一种网格聚类的边缘检测算法
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作者:
作者单位:

1.  山东师范大学 管理科学与工程学院
2. 山东省济南市公安消防分局 防水处,

作者简介:

张鸿雁

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基金项目:

基于计算智能算法的聚类技术研究


An Boundaries Detection Algorithm for Grid-Based Clustering
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    提出一种应用在基于密度的网格聚类算法中的边缘检测方法. 通过对密集单元格周围的稀疏单元格进行检测, 将符合条件的稀疏单元格归并到密集单元格中. 该方法不仅可以修正由于网格划分失去的数据边缘部分, 而且可以修正由于网格间隔和密度阈值设置不合理所导致的误差, 同时所消耗的时间对整个聚类过程影响不大, 是一种效果明显的网格聚类的改进方法.

    Abstract:

    An boundaries detection algorithm for grid-based clustering is proposed in this paper, which can find lost edges
    near by the density units. It is good for the special dataset with the irregular, and it can amend the errors because of the unreasonable threshold value or grids. At the same time, the cost time has little impact on clustering process, so the improved method is effective.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

张鸿雁, 刘希玉, 付萍.一种网格聚类的边缘检测算法[J].控制与决策,2011,26(12):1846-1850

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  • 收稿日期:2010-07-26
  • 最后修改日期:2010-11-19
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  • 在线发布日期: 2011-12-20
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