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基于网格梯度的多密度聚类算法


□ 夏 英 李克非 丰江帆

  (重庆邮电大学 中韩合作空间信息系统研究所, 重庆 400065)

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  摘要:大多数现有的聚类算法都致力于发现任意形状、任意大小的类,但很难有效处理多密度的数据集。提出的算法利用网格聚类速度快的特点,先通过高斯平滑去除噪声,再采用网格梯度的思想找出隐藏在多密度数据集中的簇。算法在人工数据集上进行了实验,结果表明该算法能有效地去除噪声,发现多密度的簇,具有较好的聚类效果。

  关键词:聚类算法; 梯度; 网格; 密度; 相似性

  中图分类号:TP301.6文献标志码:A

  文章编号:1001-3695(2008)11-3278-03

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  Grid gradient-based multi-density clustering algorithm

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  XIA Ying, LI Ke-fei, FENG Jiang-fan

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  (SIKO-GIS Research Center, Chongqing University of Posts & Telecommunications, Chongqing 400065, China)

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  Abstract:At present, most clustering algorithms devote to find the arbitrary shape and different size clusters, but it is difficult to deal with the multi-density data set effectively. This paper proposed the algorithm which used the grid-based character of rapidity. Firstly, it wiped off the noise using the Gaussian smoothing, then found the cluster which hid in multi-density data set. In the experiment, used the artificial data on the algorithm. The result indicates the algorithm can wipe off the noise effectively and find out the multi-density cluster. The clustering result is good.

  Key words:clustering algorithm; gradient; grid; density; similarity

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