一种基于密度聚类的一般观点——拓扑聚类

计算机工程与应用 ›› 2007, Vol. 43 ›› Issue (26): 164-168.

一种基于密度聚类的一般观点——拓扑聚类

刘希玉

1.山东师范大学管理学院,济南 250014
2.山东师范大学信息科学与工程学院,济南 250014

收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2007-09-11 发布日期:2007-09-11
通讯作者: 刘希玉

Topological cluster：generalized view for density-based spatial clustering

LIU Xi-yu

1.School of Management,Shandong Normal University,Ji’nan 250014,China
2.School of Information Science & Engineering,Shandong Normal University,Ji’nan 250014,China

Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2007-09-11 Published:2007-09-11
Contact: LIU Xi-yu

摘要/Abstract

摘要： 针对基于密度的空间聚类及其变种提出了拓扑的概念。给出了聚类拓扑结构的定义,把簇定义为多种拓扑连通集合。此外,运用全新的拓扑思想改进典型的算法,提出了一种拓扑聚类的新算法。实例证明此算法有效。

关键词: 空间聚类, 拓扑结构, 连通集合, 算法, 基于密度的聚类

Abstract: The purpose of this paper is to give a topological view to the spatial clustering focusing on density based clustering with its variations.Proposes the definition of cluster topology,defines clusters as various kinds of topological connected sets.More in this paper,the topological cluster forming algorithms are presented.Then reforms some typical algorithms with the new topological view.Examples are given to show the theories.

Key words: spatial clustering, topology, connected sets, algorithms, density based clustering

刘希玉. 一种基于密度聚类的一般观点——拓扑聚类[J]. 计算机工程与应用, 2007, 43(26): 164-168.

LIU Xi-yu. Topological cluster：generalized view for density-based spatial clustering [J]. Computer Engineering and Applications, 2007, 43(26): 164-168.

[1]	兰红，黄敏. 融合KNN优化的密度峰值和FCM聚类算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(9): 81-88.
[2]	张岐山，陈露露. 基于均衡接近度灰关联的Slope One算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(9): 96-102.
[3]	王永贵，李倩玉. 基于KNN-GBDT的混合协同过滤推荐算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(9): 103-108.
[4]	孙泽宇，徐琛，苏艳超，李传锋，聂雅琳. 雾计算中跨层感知分簇路由协议[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(9): 109-117.
[5]	张朕通，单玉刚，袁杰. 联合多尺度和注意力机制的遥感影像检测[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(9): 212-216.
[6]	史春天，曾艳阳，侯守明. 群体智能算法在图像分割中的应用综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(8): 36-47.
[7]	张松灿，普杰信，司彦娜，孙力帆. 基于种群相似度的自适应改进蚁群算法及应用[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(8): 70-77.
[8]	闫晓燊，高强，朱思萌，奚学程，赵万生. 亮度不均匀低质量图像中压印字符分割方法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(8): 185-191.
[9]	高一锴，彭力，徐龙壮. 改进AFSA算法优化TWSVM的火焰识别方法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(8): 204-213.
[10]	孔继利，张鹏坤，刘晓平. 双向搜索机制的改进A*算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(8): 231-237.
[11]	槐创锋，郭龙，贾雪艳，张子昊. 改进A*算法与动态窗口法的机器人动态路径规划[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(8): 244-248.
[12]	高铖铖，陈锡程，张瑞，宋秋月，易东，伍亚舟. 三种新型智能算法在疫情预警模型中的应用——基于百度搜索指数的COVID-19疫情预警[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(8): 256-263.
[13]	谢锐强，张惠珍. 求解柔性作业车间调度问题的两段式狼群算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(7): 251-256.
[14]	沈新烽，姜平，周根荣. 改进SSD算法在零部件检测中的应用研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(7): 257-262.
[15]	雍玖，王阳萍，党建武，雷晓妹. 改进TLD与ORB的AR系统长时跟踪注册方法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(7): 178-184.