【摘 要】
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CLIQUE聚类算法从任意密集网格进行深度优先遍历生成聚类簇时性能不足,因为当聚类数据集大且噪声较多时,大量密集网格不属于任何聚类簇。基于高斯随机采样有较好的收敛性,能
【机 构】
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中国科学院成都计算机应用研究所,中国科学院大学
【基金项目】
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四川省科技支撑计划项目(2014GZ0013)
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CLIQUE聚类算法从任意密集网格进行深度优先遍历生成聚类簇时性能不足,因为当聚类数据集大且噪声较多时,大量密集网格不属于任何聚类簇。基于高斯随机采样有较好的收敛性,能快速找到密度局部最大的密集网格,提出了一种基于高斯过程的CLIQUE改进算法GP-CLIQUE。该算法识别密集网格后,先在密集网格空间的每一维上进行高斯随机采样快速找到密度局部最大的密集网格;再分别从这些密度局部最大的密集网格进行深度优先遍历生成聚类簇;最后确定每个聚类簇的最小覆盖。实验结果表明,在数据集小且无噪声时,该算法在性能上与CLI
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