计算机技术应用研究室知识库

提出了一种基于网格密度的混合聚类算法。该算法使用平方误差密度函数作为密度评估标准,避免了传统密度算法由于Eps和MinPts设置不当给聚类效果带来的不稳定因素。提出了动态邻域半径策略,解决了传统密度算法采用全局静态邻域半径造成的聚类偏差问题。对空间区域内的所有结点设置网格密度启发信息。在进行数据结构构造和邻域半径计算时,只需计算对应网格区域内结点,从而降低了计算成本;在进行区域查询时,只选择符合条件的代表对象进行扩展,从而减少了查询次数,节省了程序运行时间。对Pendigits数据集和SE-QUOIA 2000数据库进行测试,结果表明:提出的基于网格密度的混合快速聚类算法在海量数据聚类精度、聚类时间以及聚类稳定性上要优于传统的聚类算法。