一种最小生成树聚类算法
现有的聚类算法都不能在输入较少参数的情况下得到任意形状任意密度的类.提出一种最小生成树的聚类算法,该算法不但能解决上述问题,还能处理高维数据,发现异常点,且具有扩展性.针对该算法提出一个目标函数,该函数根据对象的类属情况和相似度统计信息来判别聚类效果的质量.最后,通过实验验证了该算法的聚类质量很好,目标函数具有良好的收敛性.
聚类、相似度量、最小生成树、聚类目标函数
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目70771110
2009-06-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
877-882