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IncSNN——一种基于密度的增量聚类算法
  • 期刊名称：计算机研究与发展，43(增刊)，309-313，2006.11（NDBC2006会议论文发表在该期刊
  • 时间：0
  • 分类：TP311.13[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]沈阳建筑大学信息与控制工程学院,沈阳,110168 沈阳建筑大学信息与控制工程学院,沈阳,110168 沈阳建筑大学计算中心,沈阳,110168 沈阳建筑大学信息与控制工程学院,沈阳,110168
  • 相关基金：国家自然科学基金项目(60473073,60573090);辽宁省自然科学基金项目(20052006);辽宁省教育厅攻关计划基金项目(05L354)
  • 相关项目：面向新一代搜索引擎的用户动机推演模型的研究
关键词： 聚类分析, SNN, 增量聚类算法, 基于密度的算法
中文摘要：

基于密度的聚类算法是一类重要的聚类算法,能发现任意形状的簇,但由于它的时间复杂度较高,因此设计有效的增量更新算法是一个重要研究方向.在SNN算法的基础上,提出一种基于密度的增量聚类算法-IncSNN.该算法将所更新对象的空间进行划分,定义了基于该划分的最近邻居的概念,进而确定了受影响对象的集合,当算法更新时,只需要对受影响的数据进行处理.由于受影响对象的集合远小于原数据集合,因此显著提高了算法的效率.实验结果验证了IncSNN的有效性.

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