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一种基于层次距离计算的聚类算法
  • ISSN号:0254-4164
  • 期刊名称:《计算机学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]北京大学信息科学技术学院,北京100871, [2]四川大学计算机学院,成都610065, [3]成都市公安局科技处,成都610017
  • 相关基金:本课题得到国家自然科学基金(60473071,60473051,60503037),中国博士后科学基金(20060400002)、四川省青年科技基金(07ZQ026-055)、国家“八六三”高技术研究发展计划项目基金(2006AA01Z230)和北京市自然科学基金(4062018)资助.
中文摘要:

针对广泛存在的层次编码型数据类型,提出了层次距离的新概念,证明了相关的数学性质,并在此基础上提出并实现了新的基于层次距离计算的聚类算法HDCA(Hierarchy Distance Computing based clustering Algorithm).新方法克服了传统聚类算法标称型计算的缺陷,提高了聚类精度.针对聚类算法的中心点问题,提出了相应的层次编码型数据的快速处理算法,并从理论上证明了算法的正确性.实验表明,对比朴素处理算法,HDCA的性能明显提高.新算法已经应用到警用流动人口分析当中,取得了良好效果.

英文摘要:

To deal with the hierarchy coding data structure widely existed in application, this paper proposes a new conception of hierarchy distance and proves its mathematical properties. It also proposes and implements a new clustering algorithm-HDCA (Hierarchy Distance Computing based clustering Algorithm) based on hierarchy distance. The new algorithm overcomes the shortage of traditional algorithm and improves the precision. The paper also proposes a fast algorithm to compute the median of a hierarchy coding data set, and gives a clear proof of the algorithm. Extensive experiments demonstrate that HDCA is much faster than the naive algorithm to compute the median of hierarchy coding data. The new algorithm has been applied in the data analysis of transient population for public security successfully.

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期刊信息
  • 《计算机学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国计算机学会 中国科学院计算技术研究所
  • 主编:孙凝晖
  • 地址:北京中关村科学院南路6号
  • 邮编:100190
  • 邮箱:cjc@ict.ac.cn
  • 电话:010-62620695
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-4164
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1826/TP
  • 邮发代号:2-833
  • 获奖情况:
  • 中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:48433