【摘 要】
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传统的聚类算法是一种无监督的学习过程,聚类的精度受到相似性度量方式以及数据集中孤立点的影响,并且算法也没有很好的利用先验知识,无法体现用户的需求.因此提出了基于共享
【机 构】
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浙江工业大学计算机应用技术,杭州,310023
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传统的聚类算法是一种无监督的学习过程,聚类的精度受到相似性度量方式以及数据集中孤立点的影响,并且算法也没有很好的利用先验知识,无法体现用户的需求.因此提出了基于共享最近邻的孤立点检测及半监督聚类算法.该算法采用共享最近邻为相似度,根据数据点的最近邻居数目来判断是否为孤立点,并在删除孤立点的数据集上进行半监督聚类.在半监督聚类过程中加入了经过扩展的先验知识,同时根据图形分割原理对数据集进行聚类.文中使用真实的数据集进行仿真,其仿真结果表明,本文所提出的算法能有效的检测出孤立点,并具有很好的聚类效果.
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