本文選題：聚類算法 + 密度分布　； 參考：《統(tǒng)計(jì)與信息論壇》2017年02期

【摘要】：基于數(shù)據(jù)分布密度劃分的聚類算法是數(shù)據(jù)挖掘聚類算法中的主要方法之一。針對傳統(tǒng)密度劃分聚類算法存在運(yùn)算復(fù)雜、運(yùn)行效率不高等缺陷,設(shè)計(jì)出高維分步投影的多重分區(qū)聚類算法;以高維分布投影密度為依據(jù),對數(shù)據(jù)集進(jìn)行多重分區(qū)產(chǎn)生數(shù)據(jù)集的子簇空間,并進(jìn)行子簇合并形成了理想的聚類結(jié)果;依據(jù)算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn),結(jié)果證明該算法具有運(yùn)算簡單和運(yùn)行效率高等優(yōu)良性。
[Abstract]:Clustering algorithm based on data distribution density partition is one of the main methods of data mining clustering algorithm. In view of the shortcomings of traditional density partitioning clustering algorithm, such as complex operation and low running efficiency, a multi-partition clustering algorithm based on high-dimensional fractional projection is designed, which is based on high-dimensional distributed projection density. The subcluster space of the data set is generated by multi-partitioning, and the ideal clustering result is obtained by merging the subclusters, and the experimental results show that the algorithm has the advantages of simple operation and high running efficiency.
【作者單位】： 西安財(cái)經(jīng)學(xué)院統(tǒng)計(jì)學(xué)院;
【基金】：全國哲學(xué)社會科學(xué)基金項(xiàng)目《基于多因素的空間抽樣理論與應(yīng)用研究》(13BTJ006)
【分類號】：TP311.13

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10 ;[J];;年期

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本文編號：1975847