SA-BFSN:一种自适应基于密度聚类的算法

摘要：

针对BFSN算法需要人工输入参数r和λ的缺陷,提出了一种自适应确定r和λ的SA-BFSN聚类方法.该方法通过Inverse Gaussian拟合判断r参数,通过分析噪声点数量的分布特征选择合适的λ值.算法测试表明,使用SA-BFSN无需人工输入参数,能够实现聚类过程的全自动化,能够有效处理任意形状、大小和密度的簇.

关键词：数据挖掘、密度聚类、基于广度优先搜索邻居的聚类算法(BFSN)、自适应基于广度优先搜索邻居的聚类算法(SA-BFSN)

所属期刊栏目：48

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2013-01-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：186-189