SA-BFSN:一种自适应基于密度聚类的算法  

SA-BFSN:adaptive algorithm based on density clustering

作　　者：陈昊[1] 侯慧群[1] 杨承志[1] 邱磊[1] 

机构地区：[1]空军航空大学,长春130022

出　　处：《计算机工程与应用》2012年第36期186-189,共4页Computer Engineering and Applications

摘　　要：针对BFSN算法需要人工输入参数r和λ的缺陷,提出了一种自适应确定r和λ的SA-BFSN聚类方法。该方法通过Inverse Gaussian拟合判断r参数,通过分析噪声点数量的分布特征选择合适的λ值。算法测试表明,使用SA-BFSN无需人工输入参数,能够实现聚类过程的全自动化,能够有效处理任意形状、大小和密度的簇。Algorithm for BFSN defects that require manual input parameters r and λ, an adaptive SA-BFSN clustering method that can automatically determine r and λ is proposed. The method determines r by Inverse Gaussian fitting parameters, and by analyzing the distribution of the number of noise points to select the appropriate value of λ. Algorithm tests show that use of SA-BFSN doesn＇t need human input parameters, to achieve full automation of the clustering process, to deal effectively with any shape, size and density of the cluster.

关 键 词：数据挖掘 密度聚类 基于广度优先搜索邻居的聚类算法(BFSN) 自适应基于广度优先搜索邻居的聚 类算法(SA-BFSN) 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]