一种改进的基于Delaunay三角网的聚类算法

摘要：

Mundur等提出了一种基于Delaunay三角网的聚类算法,并将其应用于视频帧的多维特征数据的聚类以生成视频摘要,取得了较好的效果.但是,该算法计算量太大,导致效率不高.为提高该算法的效率,以适合于对大数据集的处理,提出了一种改进的基于Delaunay三角网的聚类算法.通过在典型数据集上的实验,提出了一种新的确定全局聚类阈值的方法,使得计算量大为减少.实验结果表明,该算法无需用户提供聚类参数,也能得到良好的聚类结果,因此能够实现聚类过程自动化;并且计算速度更快,效率更高,适合于大数据集的处理.

关键词：算法、聚类、Delaunay、计算几何、数据挖掘

所属期刊栏目：38

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2016-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：585-589