10.3969/j.issn.1001-0548.2006.01.019
改进的共享型最近邻居聚类算法
聚类效果往往依赖于密度和相似度的定义,并且当数据的维增加时,其复杂度也随之增加.该文基于共享型最近邻居聚类算法SNN,提出了一种改进的共享型最近邻居聚类算法RSNN,并将RSNN应用于高速公路交通数据集上,解决了SNN算法在"去噪"、孤立点和代表点的判断、聚类效果等方面的不足之处.实验结果表明,RSNN算法比SNN算法在时空数据集上具有更好的聚类效果.
聚类分析、共享型最近邻居、孤立点、相似度
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TP391(计算技术、计算机技术)
2006-04-06(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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