一种有效的基于密度度量的相交网格划分聚类算法  

An effective intersected grid clustering algorithm based on density estimation

作　　者：刘佳佳[1] 胡孔法[1,2] 陈崚[1] 宋爱波[2] 

机构地区：[1]扬州大学信息工程学院,扬州225009 [2]东南大学计算机科学与工程学院,南京210096

出　　处：《高技术通讯》2009年第12期1265-1269,共5页Chinese High Technology Letters

基　　金：国家自然科学基金(60773103,60673060);江苏省自然科学基金(BK2009697,BK2008206);江苏省教育厅自然科学基金(08KJB520012);中国博士后科学基金(20070420954);江苏省“青蓝工程”基金资助项目

摘　　要：针对高维聚类算法——相交网格划分算法GCOD存在的缺陷,提出了基于密度度量的相交网格划分聚类算法IGCOD。IGCOD算法对相交网格的尺寸进行控制,重新定义更为合理的密度度量方法,根据密度期望值来合并两个相交的网格。理论分析和实验证明,相对于GCOD算法,基于密度度量的相交网格划分聚类算法IGCOD在性能上有显著的提高。To overcome the shortcomings of the GCOD, a high-dimensional clustering algorithm for data mining, the paper proposes an intersected grid clustering algorithm based on density estimation （IGCOD）. The IGCOD algorithm can restrict the size of intersecting grids, redefine the more rational density computing method, and unite the two intersecting grids based on density expectation. The analytical and experimental results show that the IGCOD algorithm proposed in this paper is more efficient than the other existing ones.

关 键 词：聚类 密度度量 高维聚类 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]