【摘 要】
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针对现有聚类算法处理噪声能力差和速度较慢的问题,提出了一种基于密度的统计合并聚类算法（DSMC）。该算法将数据点的每一个特征看作一组独立随机变量,根据独立有限差分不等式得
【机 构】
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南京航空航天大学理学院,南京理工大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61103058）.
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针对现有聚类算法处理噪声能力差和速度较慢的问题,提出了一种基于密度的统计合并聚类算法（DSMC）。该算法将数据点的每一个特征看作一组独立随机变量,根据独立有限差分不等式得出统计合并判定准则;同时,结合数据点的密度信息,把密度从大到小的排序作为凝聚过程中的合并顺序,实现了各类数据点的统计合并。人工数据集和真实数据集的实验结果表明,DSMC算法不仅可以处理凸状数据集,对于非凸、重叠、加入噪声的数据集也有良好的聚类效果,充分表明了该算法的适用性和有效性。
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