曹巧玲
- 作品数：2 被引量：0H指数：0
- 供职机构：郑州大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于网格的聚类融合算法的研究
- 组合分类方法已被证明是非常普遍和有效地、能够改进学习精确度的监督方法。依据同样的原理,聚类融合的目的是融合来自多个划分的结果以得到更高质量和鲁棒性的聚类结果。目前已经出现了很多的聚类融合算法,大量的理论和实验研究表明:与...
- 曹巧玲
- 关键词：数据挖掘聚类算法聚类融合网格算法
- 旋转网格:一种新的聚类融合方法
- 2011年
- 网格聚类以网格为单位学习聚簇,速度快、效率高。但它过于依赖密度阈值的选择,并且构造的每个聚簇边界呈锯齿状,不能很好地识别平滑边界曲面。针对该问题,提出一种新的面向网格问题的聚类融合算法(RG)。RG不是通过随机抽样数据集或随机初始化相关参数来创建有差异的划分,而是随机地将特征划分为K个子集,使用特征变换得到K个不同的旋转变换基,形成新的特征空间,并将网格聚类算法应用于该特征空间,从而构建有差异的划分。实验表明,RG能够有效地划分任意形状、大小的数据集,并能有效地解决网格聚类过分依赖于密度阈值选择以及边界处理过于粗糙的问题,其精度明显高于单个网格聚类。
- 曹巧玲郭华平范明
- 关键词：网格聚类聚类算法聚类融合
