基于代表点的聚类算法
【摘要】:本文针对传统聚类算法只用一个中心点表示类的缺点,提出一种新的基于代表点的聚类算法。该算法借鉴 CURE 算法中多个代表点表示一个类的思想,首先采用划分方法将数据生成原子簇,然后以这些原子簇为基础,进行聚类。该方法能够识别任意形状及大小的类,去除噪声点,并且具有近似线性运行时间等优点。文中分析了该算法的计算复杂度并通过实例验证了该方法的有效性
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