文献类型：期刊文章

作　　者：马帅[1] 王腾蛟[1] 唐世渭[1] 杨冬青[1] 高军[1]

机构地区：[1]北京大学计算机科学技术系,北京100871

出　　处：《软件学报》

基　　金：国家高技术研究发展计划(863);国家重点基础研究发展规划(973);北京大学-IBM创新研究院项目~~

年　　份：2003

卷　　号：14

期　　号：6

起止页码：1089-1095

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2000、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：数据的规模越来越大,要求数据挖掘算法有很高的执行效率.基于密度的聚类是聚类分析中的一种,其主要优点是发现任意形状的聚类和对噪音数据不敏感.提出了一种新的基于参考点和密度的CURD(clustering using references and density)聚类算法,其创新点在于,通过参考点来准确地反映数据的空间几何特征,然后基于参考点对数据进行分析处理.CURD算法保持了基于密度的聚类算法的上述优点,而且CURD算法具有近似线性的时间复杂性,因此CURD算法适合对大规模数据的挖掘.理论分析和实验结果也证明了CURD算法具有处 理任意形状的聚类、对噪音数据不敏感的特点,并且其执行效率明显高于传统的基于R*-树的DBSCAN算法.

关 键 词：快速聚类算法 密度  高维 参考点 数据挖掘

分 类 号：TP311.13]