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一种基于划分和密度的快速聚类算法

赖桃桃  冯少荣  张东站  
【摘要】:聚类是数据挖掘的重要组成部分;基于划分的聚类算法有近线性时间复杂度的优点,基于密度的聚类算法能发现任意形状的聚类。提出基于划分和密度的聚类算法CUPD(clustering using partition and density),它首先用基于划分的算法对数据进行分类,然后用基于密度的算法进行类的合并。理论分析和实验证明了CUPD算法保持了基于划分和基于密度聚类算法的上述两个优点。

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