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SA-BFSN:一种自适应基于密度聚类的算法

陈昊 侯慧群 杨承志 邱磊

计算机工程与应用2012,Vol.48Issue(36):186-189,4.
计算机工程与应用2012,Vol.48Issue(36):186-189,4.DOI:10.3778/j.issn.1002-8331.1201-0087

SA-BFSN:一种自适应基于密度聚类的算法

SA-BFSN: adaptive algorithm based on density clustering

陈昊 1侯慧群 1杨承志 1邱磊1

作者信息

  • 1. 空军航空大学,长春130022
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摘要

Abstract

Algorithm for BFSN defects that require manual input parameters r and λ , an adaptive SA-BFSN clustering method that can automatically determine r and λ is proposed. The method determines r by Inverse Gaussian fitting parameters, and by analyzing the distribution of the number of noise points to select the appropriate value of λ. Algorithm tests show that use of SA-BFSN doesn' t need human input parameters, to achieve full automation of the clustering process, to deal effectively with any shape, size and density of the cluster.

关键词

数据挖掘/密度聚类/基于广度优先搜索邻居的聚类算法(BFSN)/自适应基于广度优先搜索邻居的聚类算法(SA-BFSN)

Key words

data nining/ density clustering/ Broad First Search Neighbors (BFSN)/ Self-Adaptive Broad First Search Neighbors (SA-BFSN)

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

陈昊,侯慧群,杨承志,邱磊..SA-BFSN:一种自适应基于密度聚类的算法[J].计算机工程与应用,2012,48(36):186-189,4.

计算机工程与应用

OACSCDCSTPCD

1002-8331

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