一种基于网格核密度的自适应边界点检测算法

摘要：

为了快速有效的检测聚类的边界点,提出基于网格核密度的自适应边界点检测算法ADAPT(An Adaptive Grid Kernel-Density-Based BoundaryPoints Detecting Algorithm for Spatial Database with Noise),使用网格核密度更精确地拟合网格在其邻域内的密度,采用自适应选取网格近邻策略更好地反应对象的空间分布特征.实验结果表明:该算法可以在含有任意形状、不同大小和不同密度的数据集上快速有效地检测出聚类的边界点.

关键词：边界点、聚类、核密度、自适应

所属期刊栏目：29

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目60673087资助:郑州大学骨干教师基金

在线出版日期：2008-07-09（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：837-840