河南省基础与前沿技术研究计划项目(122300410171)
- 作品数：3 被引量：4H指数：1
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- 引入深度优先策略的图像边缘聚类算法仿真
- 2014年
- 为了实现对提取边界后剩余数据对象的聚类,提出一种由图像边缘出发进行聚类的算法。该算法首先采用深度优先搜索的策略将已知的边界对象进行分类,并计算各边界曲线的最小外包矩形区域;然后运用夹角和法去除内边界类;最后依据近邻原则对每一个核心对象进行归类。实验结果表明,对于含有噪声、密度均匀的数据集,算法可以识别出各种形状的聚类,且聚类质量和时间性能较好。
- 王桂芝王广亮
- 关键词：聚类
- 基于密度聚类分析的相关算法研究被引量：3
- 2013年
- 聚类分析是数据挖掘的重要方法。该文阐述了基于密度聚类分析的基本概念及其经典的算法思想,并提出了一种基于边界对象进行聚类的新算法。该算法首先对边界对象分类,形成各个聚类的边界曲线,然后采用夹角和法对其它对象进行聚类。作为聚类边界检测算法的后续步骤,新算法保证了数据处理的完整性,为聚类分析方法提供了新思路。
- 王桂芝
- 关键词：聚类
- 基于闭合曲线边界的聚类算法研究被引量：1
- 2013年
- 聚类和聚类边界已经成为数据挖掘中两个研究热点.为了精确聚类,提出一种对检测边界后的数据集进行聚类的算法——BdCluster.该算法首先采用深度优先搜索策略将已知的边界对象进行分类;然后精减各边界对象集合中的数据,并顺序排列,形成闭合的边界曲线;最后采用夹角和法对核心对象进行聚类.实验结果表明,BdCluster算法可以正确识别各种形状的聚类,且时间性能是高效的.
- 王桂芝王广亮
- 关键词：聚类
