参数自适应的网格密度聚类算法

来源：计算机应用研究杂志2019年第11期北京时间：

作者：郑诚,曹杨,

单位：安徽大学a.计算智能与信号处理教育部重点实验室;b.计算机科学与技术学院,合肥230601；

摘要：针对网格密度聚类算法存在的网格宽度和密度阈值难以确定以及聚类精度不高的缺陷，提出了一种参数自适应的网格密度聚类算法。定义了数据集标准化离散度的概念，运用数据集的自然分布信息自适应地计算出每一维较优的分割宽度，对不同的密度阈值统计其噪声样本对象的数量，绘制了噪声曲线，从噪声曲线中获得最佳的密度阈值，而且增加了类簇边缘处理技术，进一步提高了聚类的质量。仿真实验表明，改进后的算法可获得更好的聚类效果。

关键词：网格密度,聚类,空间划分,噪声曲线,

基金资助：安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2013A020)；；