一种改进的相容关系聚类算法  

AN IMPROVED COMPATIBLE RELATION CLUSTERING ALGORITHM

作　　者：万仁霞[1] 苏晓珂[2] 董晓亮[1] 

机构地区：[1]北方民族大学信息与计算科学学院,宁夏银川750021 [2]郑州轻工业学院计算机与通信工程学院,河南郑州450002

出　　处：《计算机应用与软件》2012年第2期69-71,79,共4页Computer Applications and Software

基　　金：国家自然科学基金(61163017);宁夏自然科学基金(NZ11145);北方民族大学科学研究项目(2010Y039)

摘　　要：聚类分析是数据挖掘中的一个重要研究内容。按照数据对象间的关系进行聚类在许多情况具有特殊的意义。提出一种相容关系数据对象的聚类算法。该算法首先对每个数据对象按字典排序,利用相容集的反单调性性质来产生极大相容簇,即通过相容集的连接产生更高层的相容集的候选,再通过剪枝的方法来得到更高层的相容集。该方法可以有效压缩算法的搜索空间,是现有相容关系聚类算法的有益改进和补充。Cluster analysis is an important part to study in data mining.It is particularly meaningful to execute clustering according to relations among data objects.The paper puts forward a compatible relation data object clustering algorithm.The algorithm firstly sorts all data objects lexicographically to generate bigger compatible clusters through the anti-monotone property of compatible sets.Then through prune method it obtains higher level compatible sets.The method can efficiently compress the searching space of the algorithm,so that it is a beneficial improvement and complement for present compatible relation clustering algorithms.

关 键 词：聚类 相容集 字典排序 连接 剪枝 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]