国内刊号:43-1258/TP
国际刊号:1007-130X
发布日期:
作者:樊广佺1,马丽平2
单位:(1.河北经贸大学管理科学与工程学院,河北 石家庄 050061;2.河北经贸大学计算机中心,河北 石家庄 050061)
关键词:算法,聚类,Delaunay,计算几何,数据挖掘,
Mundur等提出了一种基于Delaunay三角网的聚类算法,并将其应用于视频帧的多维特征数据的聚类以生成视频摘要,取得了较好的效果。但是,该算法计算量太大,导致效率不高。为提高该算法的效率,以适合于对大数据集的处理,提出了一种改进的基于Delaunay三角网的聚类算法。通过在典型数据集上的实验,提出了一种新的确定全局聚类阈值的方法,使得计算量大为减少。实验结果表明,该算法无需用户提供聚类参数,也能得到良好的聚类结果,因此能够实现聚类过程自动化;并且计算速度更快,效率更高,适合于大数据集的处理。
来源:2016年第3期
《计算机工程与科学》期刊编辑部