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总被引:3,自引:0,他引:3
许多经典的聚类算法,如平均链接,
K-means,
K-medoids,Clara,Clarans等,都是利用单一的聚类中心进行聚类.为克服单一聚类中心只能描述凸状聚类的缺陷,CURE,DBSCAN等算法使用多个代表点(或稠密点)表述任意形状的聚类结构,但仍难以聚类重叠和噪声数据.为此,提出一种基于多层聚类中心(称为核心集)的凝聚聚类算法(MulCA).该算法使用了多层核心集表述聚类结构,使得每一层数据集向其核心集凝聚.同时,上层的核心集自动成为下层的数据集.随着每层核心集规模按
α比例迅速减少,控制了凝聚过程的迭代次数.此外,引入了基于随机采样计算
ε-核心集(RBC)的技巧,将MulCA算法应用于大规模数据集.大量的数值实验充分验证了MulCA算法的有效性.… …
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