收藏本站
《2007北京地区高校研究生学术交流会通信与信息技术会议论文集(上册)》2008年
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

一种新的多密度聚类算法

于健  陈子军  李霞  李炜  
【摘要】:聚类是数据挖掘领域中的一个重要研究方向,基于密度的方法是一种相当有效的聚类方法,能够发现任意形状的聚类,对噪声数据不敏感。而现有的算法对于空间数据分布不均匀的情况聚类效果不佳,如 DBSCAN 难以正确揭示数据分布的自然聚类模式。提出一种新的多密度聚类算法,利用一个参考半径,动态地选择半径对不同密度区域使用不同的半径进行聚类。实验表明,该算法能够发现自然聚类模式。

手机知网App
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前3条
1 赵艳厂,宋梅,谢帆,宋俊德;用于不同密度聚类的多阶段等密度线算法[J];北京邮电大学学报;2003年02期
2 马帅,王腾蛟,唐世渭,杨冬青,高军;一种基于参考点和密度的快速聚类算法[J];软件学报;2003年06期
3 孙焕良;毕占举;刘俊岭;周祥国;许景科;;一种发现多层次密度的聚类算法[J];沈阳建筑大学学报(自然科学版);2006年02期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 李玉鑑;;基于最小树切割的自适应聚类方法[J];北京工业大学学报;2007年03期
2 左国才;周荣华;符开耀;;基于DBSCAN算法的电信客户分类的应用研究[J];北京联合大学学报(自然科学版);2012年03期
3 牛琨;张舒博;陈俊亮;;融合网格密度的聚类中心初始化方案[J];北京邮电大学学报;2007年02期
4 张平;党选举;陈皓;杨文雷;;基于熵特征优选分组聚类的相似重复记录检测[J];传感器与微系统;2011年11期
5 蔡江辉,张华煜;离群数据挖掘方法研究[J];电脑开发与应用;2005年12期
6 王安志;李明东;李超;;各种聚类算法及改进算法的研究[J];电脑知识与技术;2008年25期
7 于洪涛;黄海;冯晓磊;;一种基于聚类技术的安全传真服务器设计方法[J];电子技术应用;2010年12期
8 周永权,焦李成;高属性维稀疏数据聚类回归逻辑神经网络模型及学习算法[J];电子学报;2004年08期
9 李雄飞;孙涛;武佳薇;;对象间矢量感应聚类算法[J];电子学报;2011年06期
10 贾磊;丁冠华;;数据挖掘中的K-means算法及改进[J];福建电脑;2006年11期
中国重要会议论文全文数据库 前7条
1 ;A Hybrid Clustering Algorithm Based on Grid Density and Rough Sets[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
2 宫蕊;舒红平;郭远远;;基于DBSCAN的密度聚类算法的研究[A];2008'中国信息技术与应用学术论坛论文集(二)[C];2008年
3 刘彤;孙永香;张振洪;;一种有效的基于密度和层次的聚类算法[A];2007'仪表,自动化及先进集成技术大会论文集(一)[C];2007年
4 康卫鲜;叶德谦;;基于CURE的聚类算法研究[A];计算机技术与应用进展·2007——全国第18届计算机技术与应用(CACIS)学术会议论文集[C];2007年
5 王明文;付剑波;罗远胜;陆旭;;基于协同聚类的两阶段文本聚类方法研究[A];第四届全国信息检索与内容安全学术会议论文集(上)[C];2008年
6 葛鹏程;李建中;张兆功;何震瀛;;一种基于势能的快速聚类算法[A];第二十二届中国数据库学术会议论文集(研究报告篇)[C];2005年
7 赖桃桃;冯少荣;张东站;;一种基于划分和密度的快速聚类算法[A];第二十五届中国数据库学术会议论文集(一)[C];2008年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 魏建香;学科交叉知识发现及其可视化研究[D];南京大学;2010年
2 吕青;思维进化和支持向量机理论及其在炼焦配煤优化中的应用研究[D];太原理工大学;2011年
3 李群;主题搜索引擎聚类算法的研究[D];北京林业大学;2011年
4 林冠洲;网络流量识别关键技术研究[D];北京邮电大学;2011年
5 郁继锋;基于数据挖掘的Web应用入侵异常检测研究[D];华中科技大学;2011年
6 皮德常;CIMS数据库中数据挖掘关键技术的研究[D];南京航空航天大学;2002年
7 王莉;数据挖掘中聚类方法的研究[D];天津大学;2004年
8 王立宏;信息系统的约简与粒度分析及其在数据挖掘中的应用[D];上海大学;2004年
9 季民;海洋渔业GIS时空数据组织与分析[D];山东科技大学;2004年
10 李洁;基于自然计算的模糊聚类新算法研究[D];西安电子科技大学;2004年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 李振;网络舆情预测关键技术研究[D];郑州大学;2010年
2 丁金凤;基于网格与密度的数据流聚类算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 张进;我国施工劳动生产率管理研究[D];大连理工大学;2010年
4 王丹丹;基于数据挖掘的煤矿瓦斯事故预测方法研究[D];辽宁工程技术大学;2010年
5 李丹丹;基于权重设计的聚类融合算法研究及应用[D];辽宁工程技术大学;2009年
6 刘巍;基于聚类的孤立点发现技术研究及其在审计中的应用[D];中国海洋大学;2010年
7 金璐钰;基于框架的事件抽取关键技术研究[D];苏州大学;2010年
8 吴迪;高维空间中基于空间划分的离群点挖掘算法研究[D];河北工程大学;2010年
9 杨建红;基于密度的聚类算法研究[D];长春工业大学;2010年
10 余养强;半监督学习若干问题的研究[D];福建师范大学;2010年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前2条
1 赵艳厂,谢帆,宋俊德;一种新的聚类算法:等密度线算法[J];北京邮电大学学报;2002年02期
2 宋晓宇,薛春燕,许景科;关联规则在先进技术与产品推荐系统中的应用[J];沈阳建筑大学学报(自然科学版);2005年05期
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 尹鹏飞;张晓丹;;一种基于简单遗传算法的K-Means改进算法[J];吉首大学学报(自然科学版);2009年06期
2 柴旭光;;基于层次迭代思想的聚类算法的研究[J];邢台职业技术学院学报;2011年01期
3 周晓刚;洪春勇;;蚁群聚类算法在客户分类中的应用[J];计算机与现代化;2007年05期
4 张建萍;刘希玉;;聚类分析在儿童发育时期分析中的应用[J];信息技术与信息化;2005年06期
5 张恒;刘波;陈颖红;于静;;基于SAS聚类分析的用户类型划分[J];科学咨询(决策管理);2010年04期
6 刘放;叶菲;;改进的聚类分析算法在高校人力资源管理中的应用[J];皖西学院学报;2011年02期
7 彭宏玉;柴旭光;陈晓纪;;基于层次迭代思想的聚类算法的研究[J];唐山学院学报;2011年03期
8 魏丽;;数据挖掘中聚类算法比较研究[J];电脑知识与技术(学术交流);2007年21期
9 朱海平;王忠浩;张国军;邵新宇;;基于数据挖掘的通用物料清单重构方法研究[J];计算机集成制造系统;2008年02期
10 林治;;聚类分析在学生成绩管理中的应用探析[J];福建电脑;2009年12期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 于健;陈子军;李霞;李炜;;一种新的多密度聚类算法[A];2007北京地区高校研究生学术交流会通信与信息技术会议论文集(上册)[C];2008年
2 楚红涛;寒枫;张燕;王婷;;基于数据流的挖掘研究[A];计算机技术与应用进展·2007——全国第18届计算机技术与应用(CACIS)学术会议论文集[C];2007年
3 潘玉奇;石冰;周劲;袁宁;;基于多维数据模型的聚类分析的研究[A];山东省计算机学会2005年信息技术与信息化研讨会论文集(一)[C];2005年
4 王静;汪晓刚;;一种新的保护原始数据隐私性的聚类算法[A];第十届中国科协年会论文集(三)[C];2008年
5 张昕;彭宏;郑启伦;;基于微粒群算法的聚类分析[A];2006年全国开放式分布与并行计算学术会议论文集(一)[C];2006年
6 薛鲁华;张楠;;聚类分析在Web数据挖掘中的应用[A];北京市第十三次统计科学讨论会论文选编[C];2006年
7 郭学军;陈晓云;;粗集方法在数据挖掘中的应用[A];第十六届全国数据库学术会议论文集[C];1999年
8 徐慧;;基于Web的文献数据挖掘[A];第十七届全国数据库学术会议论文集(技术报告篇)[C];2000年
9 孙迎;;医院信息的数据挖掘与方法研究[A];中华医学会第十次全国医学信息学术会议论文汇编[C];2004年
10 薛晓东;李海玲;;数据挖掘的客户关系管理应用[A];科技、工程与经济社会协调发展——河南省第四届青年学术年会论文集(下册)[C];2004年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 □中国电信股份有限公司北京研究院 张舒博 □北京邮电大学计算机科学与技术学院 牛琨;走出数据挖掘的误区[N];人民邮电;2006年
2 张立明;数据挖掘之道[N];网络世界;2003年
3 吴勇毅;危机下,数据挖掘与提供信息决策是关健[N];中国冶金报;2009年
4 谢立宏博士;企业的“黄金眼”数据挖掘决策支持[N];中国计算机报;2002年
5 创智集团副总裁 胡乐群博士;数据挖掘在CRM中的应用[N];中国计算机报;2002年
6 国能科诺赛仕企业数据挖掘实验室 赵纪元;挖掘数据中的“宝藏”[N];中国计算机报;2001年
7 易明;XML促进Web数据挖掘[N];通信产业报;2007年
8 王玮 蔡莲红;数据挖掘走入语音处理[N];计算机世界;2001年
9 赵新生;数据挖掘与水文现代化建设[N];黄河报;2005年
10 电脑商报记者 谢涛;数据挖掘:未来政府信息化的重要环节[N];电脑商报;2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 杨小兵;聚类分析中若干关键技术的研究[D];浙江大学;2005年
2 刘革平;基于数据挖掘的远程学习评价研究[D];西南师范大学;2005年
3 王涛;挖掘序列模式和结构化模式的精简集[D];华中科技大学;2006年
4 郭斯羽;动态数据中的数据挖掘研究[D];浙江大学;2002年
5 佘春东;数据挖掘算法分析及其并行模式研究[D];电子科技大学;2004年
6 宋杰;生物信息数据挖掘中的若干方法及其应用研究[D];大连理工大学;2005年
7 林晓勇;频繁模式挖掘和动态维护的理论与方法研究[D];北京化工大学;2008年
8 赖邦传;数据驱动的综合智能决策支持系统及其生成器的研究与开发[D];中南大学;2005年
9 王曙燕;医学图像智能分类算法研究[D];西北大学;2006年
10 金阳;基于概念格模型的序列模式挖掘算法研究[D];吉林大学;2007年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 王天真;基于神经网络的智能数据挖掘方法及应用研究[D];上海海事大学;2003年
2 侯雪波;关联规则挖掘技术在电力市场营销分析中的应用[D];天津大学;2005年
3 张兆中;WEB文本挖掘的聚类分析[D];山东科技大学;2005年
4 唐艺军;基于蚁群算法的数据挖掘应用研究[D];辽宁工程技术大学;2007年
5 罗贤缙;聚类分析在电力营销中的应用研究[D];华北电力大学(河北);2005年
6 王石;进化神经网络聚类技术及其在数据挖掘中的应用[D];山东大学;2005年
7 王煜;基于模式相似的子空间聚类算法研究[D];河海大学;2006年
8 杨占华;聚类分析研究及其在文本挖掘中的应用[D];西南交通大学;2006年
9 蒋志为;基于模糊集的蚁群聚类算法研究[D];西南交通大学;2006年
10 周会团;客户细分在电信领域的研究及应用[D];昆明理工大学;2006年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62791813
  • 010-62985026