一种启发式确定聚类数方法
其他题名	Heuristic Method of Determining the Number of Clusters
	卢建云1,2; 朱庆生1,3; 吴全旺1
	2018-07-15
发表期刊	小型微型计算机系统
ISSN	1000-1220
卷号	39期号:07页码:1381-1385
摘要	聚类分析是数据挖掘领域中最重要的任务之一,目前许多聚类算法已经被成功应用到图像聚类、文本聚类、信息检索、社交网络等领域.但面对结构复杂,分布不均衡的数据集时,确定数据集的最佳聚类数目显得尤为困难.因此,本文针对结构复杂、分布不均衡的数据集提出了一种启发式最佳聚类数确定的方法.首先,构建随机游走模型对数据集中的点进行重要性排序,通过k-最近邻距离图谱确定重要数据点的个数,由此排除噪声点和不重要的点对类之间以及类内密度变化的影响.其次,通过设计的启发式规则(k-最近邻链间距和k-最近邻链最近邻间距)构建决策图确定最佳聚类数目并识别出聚类代表点.最后,通过最近距离传播算法进行聚类.实验表明该方法可以快速准确地找到最佳聚类个数,同时,本文提出的聚类算法与流行的聚类算法相比取得了比较好的聚类结果.
关键词	聚类分析 聚类数目 启发式规则 随机游走模型 k-最近邻链
DOI	10.3969/j.issn.1000-1220.2018.07.002
URL	查看原文
收录类别	北大核心 ; PKU ; CSCD ; ISTIC
语种	中文
原始文献类型	学术期刊
文献类型	期刊论文
条目标识符	https://ir.cqcet.edu.cn/handle/39TD4454/4992
专题	人工智能与大数据学院
作者单位	1.重庆大学计算机学院; 2.重庆电子工程职业学院软件学院; 3.重庆大学软件理论与技术重庆市重点实验室
第一作者单位	重庆电子科技职业大学
推荐引用方式 GB/T 7714	卢建云,朱庆生,吴全旺. 一种启发式确定聚类数方法[J]. 小型微型计算机系统,2018,39(07):1381-1385.
APA	卢建云,朱庆生,&吴全旺.(2018).一种启发式确定聚类数方法.小型微型计算机系统,39(07),1381-1385.
MLA	卢建云,et al."一种启发式确定聚类数方法".小型微型计算机系统 39.07(2018):1381-1385.

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