基于密度差分的自动聚类算法
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作者简介:

陈朝威(1994-),男,山东菏泽人,硕士生,主要研究领域为聚类算法,深度学习;常冬霞(1977-),女,博士,副教授,CCF专业会员,主要研究领域为模式识别,图像处理.

通讯作者:

常冬霞,E-mail:dxchang@bjtu.edu.cn

中图分类号:

基金项目:

国家自然科学基金(61532005)


Automatic Clustering Algorithm Based on Density Difference
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Fund Project:

National Natural Science Foundation of China (61532005)

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    摘要:

    聚类作为无监督学习技术,已在实际中得到了广泛的应用.但是对于带有噪声的数据集,一些主流算法仍然存在着噪声去除不彻底和聚类结果不准确等问题.提出了一种基于密度差分的自动聚类算法(clustering based on density difference,简称CDD),实现了对含有噪声数据集的自动分类.所提算法根据噪声数据和有用数据密度的不同,实现了去噪声和数据的分类,并通过构建数据间的邻域,进一步实现了对有用数据间不同类别的划分.通过实验验证了所提算法的有效性.

    Abstract:

    As an unsupervised learning technology, clustering has been widely used in practice. However, some mainstream algorithms still have problems such as incomplete noise removal and inaccurate clustering results for the datasets with noise. In this paper, an automatic clustering algorithm based on density difference (CDD) is proposed to realize automatic classification of the datasets containing the noise. The algorithm is based on the density difference between noise data and useful data to achieve removing noise and data classification. Moreover, the useful data are classified into different classes through the neighborhood construction procedure. Experimental results demonstrate that the CDD algorithm has high performance.

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    引证文献
引用本文

陈朝威,常冬霞.基于密度差分的自动聚类算法.软件学报,2018,29(4):935-944

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  • 收稿日期:2017-05-03
  • 最后修改日期:2017-06-26
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  • 在线发布日期: 2017-11-29
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