| 基于密度的增量式网格聚类算法 |
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| 引用本文： | 陈宁,周龙骧,陈安. 基于密度的增量式网格聚类算法[J]. 软件学报, 2002, 13(1): 1-7 |
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| 作者姓名： | 陈宁 周龙骧 陈安 |
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| 作者单位： | 1. 中国科学院数学与系统科学研究院,北京,100080
2. 中国科学院科技政策与管理科学研究所,北京,100080;中国科学院软件研究所软件工程技术研究开发中心,北京,100080 |
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| 基金项目： | Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant No.69983011(国家自然科学基金);the NationalGrand Fundamental Research 973 Program of China under Grant No. G I999035807(国家重点基础研究发展规划973资助项目) |
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| 摘 要： | 提出基于密度的网格聚类算法GDcA,发现大规模空间数据库中任意形状的聚类.该算法首先将数据空间划分成若干体积相同的单元,然后对单元进行聚类只有密度不小于给定阈值的单元才得到扩展,从而大大降低了时间复杂性在GDcA的基础上,给出增量式聚类算法IGDcA,适用于数据的批量更新.
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| 关 键 词： | 聚类:网格 增量算法 |
| 文章编号： | 1000-9825/2002/13(01)0001-07 |
| 收稿时间： | 2000-07-24 |
| 修稿时间： | 2000-07-24 |
An Incremental Grid Density-Based Clustering Algorithm |
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| CHEN Ning,ZHOU Long-xiang and CHEN An. An Incremental Grid Density-Based Clustering Algorithm[J]. Journal of Software, 2002, 13(1): 1-7 |
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| Authors: | CHEN Ning ZHOU Long-xiang CHEN An |
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| Abstract: | Although many clustering algorithms have been proposed so far, seldom was focused on high-dimensional and incremental databases. This paper introduces a grid density-based clustering algorithm GDCA. which discovers clusters with arbitrary shape in spatial databases. It first partitions the data space into a number of units, and then deals with units instead of points. Only those units with the density no less than a given minimum density threshold are useful in extending clusters. An incremental clustering algorithm----IGDCA is also presented, applicable in periodically incremental environment. |
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| Keywords: | clustering grid incremental algorithm |
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