一种基于局部特征的层次聚类算法

摘要

聚类算法在数据挖掘中起到十分重要的作用,其中CHAMELEON算法因具有发现任意形状簇类的能力,成为一种常用算法。本文针对CHAMELEON算法在簇类内部密度存在变化时聚类效果不佳等问题,采用自适应生成近邻图、基于局部特征分割近邻图、聚合子簇等方法,提出了一种基于局部特征与网格结构的层次聚类算法,并使用二维数据集,与不同的聚类算法进行了测试和对比分析。实验结果表明,本文算法在数据分布复杂的情况下,能够得到较理想的聚类效果。