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一种带障碍的网格弥散聚类算法DCellO

陈克平  周丽华  王丽珍  陈涛  
【摘要】:聚类分析是数据挖掘中一个重要的研究方向.传统的聚类算法在进行空间数据的聚类时,往往忽略了障碍对于聚类效果的影响.将基于密度与基于网格的聚类算法相结合,并利用图形学中邻接网格的概念,提出了一种基于网格的带障碍的聚类算法——网格弥散聚类算法DCellO,作为在有障碍的情况下,进行聚类的一种尝试.它能够:①在有障碍存在的情况下,进行任意形状的带障碍的聚类;②能够有效地避免例外和背景噪音对聚类的干扰;③能够方便地处理彩色的光栅图像.

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