一种基于旋转最小-最大超盒的聚类算法

摘要：

针对传统聚类算法无法解决复杂分布数据聚类的问题,本文提出了一种基于旋转最小-最大超盒的聚类算法.该算法首先对数据集归一化处理,然后借助旋转最小-最大超盒对样本空间进行划分,从而生成一系列的初始分类,最后利用类别间的可融合度概念将初始类别融合为最终的聚类.仿真结果表明,该算法在无需聚类数目的前提下,对复杂分布数据具有很好的聚类效果,其聚类性能与传统的FCA相比有极大的提高.

关键词：基于旋转最小-最大超盒的聚类算法(RBCA)、超盒、可融合度

所属期刊栏目：23

分类号：TP315(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：113-116