【摘 要】
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聚类分析是数据挖掘中一个重要的研究领域,用于在无监督条件下,从混合类别的数据集中分离各样本的自然分组.根据不同的先验条件,现已提出了多种不同的聚类算法.但复杂数据集
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聚类分析是数据挖掘中一个重要的研究领域,用于在无监督条件下,从混合类别的数据集中分离各样本的自然分组.根据不同的先验条件,现已提出了多种不同的聚类算法.但复杂数据集中存在的聚类个数未知、聚类形态混杂、样本分布不均匀以及类间样本数不均衡等问题,仍然是当前聚类分析研究中的重难点问题.针对这些问题,通过定义样本分布的局部密度,提出了一种利用类内密度有序性搜索聚类边界的新的聚类方法,能够实现在未知聚类个数条件下,对任意分布形态的数据样本集进行聚类.同时,通过自适应调节聚类参数来处理数据分布疏密度不一、类间样本数不
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