基于密度的微粒群优化混合聚类算法  

Hybridization Clustering Algorithm of Particle Swarm Optimization Based on Density

作　　者：单世民[1] 邓贵仕[1] 何英昊[2] 

机构地区：[1]大连理工大学系统工程研究所,大连116023 [2]大连理工大学城市学院,大连116600

出　　处：《计算机工程》2007年第8期170-172,共3页Computer Engineering

基　　金：国家自然科学基金资助项目(70272050)

摘　　要：在分析了现有的基于密度的聚类算法的基础上,结合微粒群算法,提出了一种基于密度的微粒群混合聚类算法。相对于DENCLUE聚类算法,该算法能够对使用的资源进行有效的控制,有利于实现对数据库数据的增量处理。实验证明了算法的有效性。A hybridization of the PSO with density-based clustering algorithm is presented in the paper. The algorithm is suitable to process the incremental data compared to the DENCLUE. Besides, the resource used in the algorithm is limited. Several experiments are performed to test the algorithm. The results indicate the efficiency of the algorithm.

关 键 词：聚类 微粒群优化 密度聚类 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]