%0 Journal Article
%T 网格聚类中的边界处理技术*
%A 邱保志
%A 沈钧毅
%J 模式识别与人工智能
%P 277-280
%D 2006
%X 提出利用限制性k近邻和相对密度的概念识别网格聚类边界点的技术,给出网格聚类中的边界处理算法和带边界处理的网格聚类算法(GBCB).实验表明,聚类边界处理技术精度高,能有效地将聚类的边界点和孤立点／噪声数据分离开来.基于该边界处理技术的网格聚类算法GBCB能识别任意形状的聚类.由于它只对数据集进行一遍扫描,算法的运行时间是输入数据大小的线性函数,可扩展性好.
%K 网格聚类
%K 边界处理
%K 精度
%U http://manu12.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/abstract/abstract10637.shtml