节点优先级导向的聚类算法

摘要

基于密度的聚类算法具有挖掘任意形状聚类结果和处理"噪声"数据等优势,同时也存在无法处理高维和密度分布不均匀数据的缺陷;鉴于此,给出了节点优先级导向的聚类算法.首先建立数据集的有向K邻居图;然后用K-最近邻核密度估计方法获得数据对象的局部信息,并在图中迭代地传播,以产生数据对象的优先级;最后以该优先级为导向从图中搜索聚类结果,实验结果表明,该算法适合处理高维、密度分布不均匀的数据.