节点优先级导向的聚类算法

摘要：

基于密度的聚类算法具有挖掘任意形状聚类结果和处理“噪声”数据等优势，同时也存在无法处理高维和密度分布不均匀数据的缺陷；鉴于此，给出了节点优先级导向的聚类算法．首先建立数据集的有向K邻居图：然后用K-最近邻核密度估计方法获得数据对象的局部信息，并在图中迭代地传播，以产生数据对象的优先级；最后以该优先级为导向从图中搜索聚类结果．实验结果表明，该算法适合处理高维、密度分布不均匀的数据．

关键词：密度聚类、K-最近邻核密度、节点优先级

所属期刊栏目：26

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金60503003;国家973计划项目2007CB714205;安徽省教育厅重点项目KJ2009A54

在线出版日期：2012-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：879-882,887