數(shù)據(jù)挖掘中基于密度的K中心點(diǎn)劃分聚類方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN201510208624.7 申請(qǐng)日 -
公開(kāi)（公告）號(hào) CN104765879A 公開(kāi)（公告）日 2015-07-08
申請(qǐng)公布號(hào) CN104765879A 申請(qǐng)公布日 2015-07-08
分類號(hào) G06F17/30(2006.01)I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 袁啟龍;史海波;周曉鋒 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 無(wú)錫中科泛在信息技術(shù)研發(fā)中心有限公司
代理機(jī)構(gòu) 無(wú)錫市大為專利商標(biāo)事務(wù)所（普通合伙） 代理人 殷紅梅;張濤
地址 214135 江蘇省無(wú)錫市新區(qū)菱湖大道200號(hào)中國(guó)傳感網(wǎng)國(guó)際創(chuàng)新園C座
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明涉及一種數(shù)據(jù)挖掘中基于密度的K中心點(diǎn)劃分聚類方法，其包括如下步驟：步驟1、給定所需的數(shù)據(jù)集，并確定聚類個(gè)數(shù)K；步驟2、計(jì)算數(shù)據(jù)對(duì)象的密度及平均密度；步驟3、計(jì)算數(shù)據(jù)集內(nèi)每個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象的最小密度距離值；步驟4、對(duì)數(shù)據(jù)集內(nèi)數(shù)據(jù)對(duì)象的最小密度距離值進(jìn)行降序排序，根據(jù)確定的聚類個(gè)數(shù)K，從大到小選擇K個(gè)與最小密度距離值對(duì)應(yīng)并且密度大于平均密度的數(shù)據(jù)對(duì)象作為聚類中心；步驟5、將數(shù)據(jù)集內(nèi)的數(shù)據(jù)對(duì)象分配到與所述數(shù)據(jù)對(duì)象距離最近的初始聚類中心，得到聚類結(jié)果。本發(fā)明能夠選出高質(zhì)量的中心點(diǎn)，而不需要像K均值算法中的后續(xù)迭代更新步驟，其降低計(jì)算復(fù)雜度，提高分類的準(zhǔn)確率，穩(wěn)定性高，提高運(yùn)算效率。