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一种改进的相容关系聚类算法
引用本文:万仁霞,苏晓珂,董晓亮.一种改进的相容关系聚类算法[J].计算机应用与软件,2012(2):69-71,79.
作者姓名:万仁霞  苏晓珂  董晓亮
作者单位:北方民族大学信息与计算科学学院;郑州轻工业学院计算机与通信工程学院
基金项目:国家自然科学基金(61163017);宁夏自然科学基金(NZ11145);北方民族大学科学研究项目(2010Y039)
摘    要:聚类分析是数据挖掘中的一个重要研究内容。按照数据对象间的关系进行聚类在许多情况具有特殊的意义。提出一种相容关系数据对象的聚类算法。该算法首先对每个数据对象按字典排序,利用相容集的反单调性性质来产生极大相容簇,即通过相容集的连接产生更高层的相容集的候选,再通过剪枝的方法来得到更高层的相容集。该方法可以有效压缩算法的搜索空间,是现有相容关系聚类算法的有益改进和补充。

关 键 词:聚类  相容集  字典排序  连接  剪枝

AN IMPROVED COMPATIBLE RELATION CLUSTERING ALGORITHM
Wan Renxia,Su Xiaoke,Dong Xiaoliang.AN IMPROVED COMPATIBLE RELATION CLUSTERING ALGORITHM[J].Computer Applications and Software,2012(2):69-71,79.
Authors:Wan Renxia  Su Xiaoke  Dong Xiaoliang
Affiliation:1(College of Information and Computation Science,Beifang University of Nationalities,Yinchuan 750021,Ningxia,China)2(School of Computer and Communication Engineering,Zhengzhou University of Light Industry,Zhengzhou 450002,Henan,China)
Abstract:Cluster analysis is an important part to study in data mining.It is particularly meaningful to execute clustering according to relations among data objects.The paper puts forward a compatible relation data object clustering algorithm.The algorithm firstly sorts all data objects lexicographically to generate bigger compatible clusters through the anti-monotone property of compatible sets.Then through prune method it obtains higher level compatible sets.The method can efficiently compress the searching space of the algorithm,so that it is a beneficial improvement and complement for present compatible relation clustering algorithms.
Keywords:Cluster Compatible set Lexicographical order Join Prune
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