一种基于网格距离的融合式聚类算法

摘要：

提出了一种基于网格距离的融合式聚类算法(Agglomerative Clustering algorithm based on Grid Distance,ACGD).为规模不同的数据集分别设计了初始球状网格和初始矩形网格,并以此作为合并过程的起点.基于随机映射思想设计了网格之间的距离定义并以此完成聚类任务.ACGD的参数以自适应学习策略确定.真实数据集上的实验表明,ACGD具有良好聚类效果,具有比同类算法更高的效率和算法鲁棒性.

关键词：网格距离、融合聚类、球状初始网格、初始矩形网格、教据粒单元

所属期刊栏目：35

分类号：TP3;P73

资助基金：国家自然科学基金重点项目60433020,60673099,60773095;国家高技术研究发展计划863计划2007AA04Z114;985工程:"计算与软件科学科技创新平台"项目,以及教育部"符号计算与知识工程"重点实验室资助

在线出版日期：2009-02-10（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：160-163,231