结构复杂数据的半监督聚类
基于成对限制,提出一种半监督聚类算法(SCCD),它能够处理存在多种密度结构复杂的数据且识别任意形状的簇.利用成对限制反映的多密度分布信息计算基于密度的聚类算法(DBSCAN)的邻域半径参数Eps,并利用不同参数的DBSCAN算法处理复杂形状且密度变化的数据集.实验结果表明,SCCD算法能在噪声环境下发现任意形状且多密度的簇,性能优于已有同类算法.
半监督聚类、多密度数据、基于密度聚类、成对限制
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TP311.1;TP18(计算技术、计算机技术)
福建省自然科学基金项目2008J04004;福建省青年人才创新基金项目2006F3045
2010-06-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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