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云南省教育厅科学研究基金(03Y173D)

作品数:2 被引量:6H指数:2
相关作者:陈克平周丽华王丽珍严馨更多>>
相关机构:云南大学昆明理工大学更多>>
发文基金:云南省教育厅科学研究基金国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇期刊文章
  • 1篇会议论文

领域

  • 3篇自动化与计算...

主题

  • 3篇聚类
  • 3篇聚类算法
  • 2篇数据挖掘
  • 2篇网格
  • 1篇光栅化

机构

  • 3篇云南大学
  • 1篇昆明理工大学

作者

  • 2篇周丽华
  • 2篇陈克平
  • 1篇严馨
  • 1篇王丽珍

传媒

  • 1篇计算机应用
  • 1篇计算机科学

年份

  • 1篇2006
  • 1篇2005
  • 1篇2004
2 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
一种改进的带障碍的基于密度和网格的聚类算法被引量:4
2005年
提出了一个改进的带障碍的网格弥散聚类算法DCellO1:以网格为基础,将基于密度的聚类算法与图形学种子填充算法相结合。该算法能进行任意形状的带障碍聚类,并且在对象分布不均匀时也能获得较好的聚类结果。实验证明了该算法的有效性与优越性。
严馨周丽华陈克平徐广义
关键词:聚类网格
带障碍的空间分级聚类算法被引量:4
2006年
带障碍的聚类问题是一个具有实际应用价值的问题,因为现实世界中确实存在河流、山脉等之类的物理障碍,它们的存在会影响聚类结果的合理性。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结果的影响。本文讨论了不同障碍对数据点间连通性的不同影响,提出了带障碍的分级聚类算法 OBHIEC。分级聚类方法使得需要计算障碍距离的点对数目减少,并能处理数据分布密度不同的情况。实验结果表明,OBHIEC 算法能有效完成带障碍的聚类,并具有较好的增量特性。
周丽华王丽珍陈克平
关键词:数据挖掘聚类
一种带障碍的网格弥散聚类算法DCellO
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——...
陈克平周丽华王丽珍陈涛
关键词:数据挖掘聚类网格光栅化
文献传递
共1页<1>
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