| 基于相对密度的聚类算法 |
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| 引用本文： | 刘青宝,邓苏,张维明.基于相对密度的聚类算法[J].科学技术与工程,2006,6(15):2272-2276. |
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| 作者姓名： | 刘青宝 邓苏 张维明 |
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| 作者单位： | 国防科学技术大学信息系统与管理学院,长沙,410073 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金（60172012）资助 |
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| 摘 要： | 基于密度的聚类算法因其抗噪声能力强和能发现任意形状的簇等优点，在聚类分析中被广泛采用。提出的基于相对密度的聚类算法，在继承上述优点的基础上，有效地解决了基于密度的聚类结果对参数值过于敏感、参数值难以设置以及高密度簇完全被相连的低密度簇所包含等问题。
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| 关 键 词： | 聚类K近邻 聚类参数 相对密度 |
| 文章编号： | 1671-1815(2006)15-2272-05 |
| 收稿时间： | 2006-03-31 |
| 修稿时间： | 2006年3月31日 |
Relative Density Based Clustering Algorithm |
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| LIU Qingbao,DENG Su,ZHANG Weiming.Relative Density Based Clustering Algorithm[J].Science Technology and Engineering,2006,6(15):2272-2276. |
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| Authors: | LIU Qingbao DENG Su ZHANG Weiming |
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| Abstract: | With strong ability of discovery of arbitrary shape clusters and handling noise, density based clustering is one of primary methods for data mining. A clustering algorithm based on relative density is provided, which efficiently resolves these problems of being very sensitive to the useR- defined parameters and too difficult for users to determine the parameters. |
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| Keywords: | clustering k-nearest neighbors clustering parameter relative density |
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