【摘 要】
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为快速有效地对大规模数据对象聚类,提出了一种基于代表点质量的万有引力聚类算法GCARM.算法首先扫描数据集并利用K-叉树结构使得距离相近的对象凝聚在一起成为具有质量的代表点;然后计算代表点之间的万有引力,使得引力大于设定阈值的代表点连通起来,其最大连通对象的集合就是聚类.实验结果表明,GCARM算法可以在保证精度的情况下识别任意形状,任意大小的聚类并去除噪声,并具有较高的效率和可扩展性.
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为快速有效地对大规模数据对象聚类,提出了一种基于代表点质量的万有引力聚类算法GCARM.算法首先扫描数据集并利用K-叉树结构使得距离相近的对象凝聚在一起成为具有质量的代表点;然后计算代表点之间的万有引力,使得引力大于设定阈值的代表点连通起来,其最大连通对象的集合就是聚类.实验结果表明,GCARM算法可以在保证精度的情况下识别任意形状,任意大小的聚类并去除噪声,并具有较高的效率和可扩展性.
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