摘 要 ： 针对 最近邻 聚 类算法对 聚类 半径敏 感 、 易获得 最优 解 的问题 ， 出 了基 于贝叶斯 信 息测度 Ｂ Ｃ Ｂ ｙ ｓ ｎ ｎｏｍａ ｏ 不 提 Ｉ （ ａｅｉ ｉｆｒ ｔ ｎ ａ ｉ ｃｉ ｒ ｎ 的优化 方 法。通 过 ＤＢ Ｃ Ｎ算 法对初 始数据 集 进行预 处理 ， ｒｅｉ ） ｔｏ ＳＡ 去除 噪声数据 。在参数 空间 内逐 步调整 聚类 半径 ， 用 利
计 算 机 工 程 与 设 计 Ｃ ｍ ｕ ｒ ｎｉ ｅｎ ｄ ｅ ｇ ２ １， ｏ． ， ｏ １８ ｏ ｐｔ Ｅ ｇ ｅｒ ｇ ｎ Ｄ ｓ ｎ ０ １ Ｖ １ ２ Ｎ ． ６７ ｅ ｎ ｉ ａ ｉ ３ ５
动态最近邻聚类算法的优化研究
储 岳 中 ， 徐 波 （．南京航 空航 天 大学 航 天 学 院 ，江 苏 南京 ２ ０ １；２ 徽 工业 大学 计算 机 学 院 ，安 徽 马鞍 山 ２３０） １ １０６ ．安 ４０２
ｃ ｓ ｒ ｇ ｌｏ ｔｍ， ａ ｐｉ ｚｔ ｎｍｅ ｏ ａｅ ｎＢ ｙ ｓ ｎｉｆｒ ｔ ｎｃｉ ｒ ｎ （ Ｉ ） ｉｐｏ ｏｅ ．Ｆｒｔ ， ｔｅｎｔ ｌ ａ ｔ ｌ ｔ ｉ ｇ ｒｈ ｕ ｅｎ ａ ｉ ｌｏ ｔ ａ ｏ ｔ ｄ ｓｄｏ ａ ｅｉ ｏｍａｉ ｔ ｉ ｌ ｍｉ ｉ ｈ ｂ ａ ｎ ｏ ｒｅ ｏ Ｂ Ｃ ｓ ｒｐ ｓｄ ｉ ｌ ｈ ｉａｄ ｔ ｓ ｓｙ ｉ ｉ ａ ｅ
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最近邻 聚类 算法对 数据 集进行 聚 类 ，并 计算每 次 聚类结 果的 贝叶斯信 息 测度 值 。 比较 各 次聚类 结果 的贝叶斯 信 息测度值 ，
最 大 贝叶斯信 息 测度 值对 应 的聚类 即为 最优 聚类结 果。 实验 结 果表 明， 优化 的 最近邻 聚类 算法很好 地解 决 了合 适 的聚类 半
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径 选 取 问 题
关键 词 ： 据挖掘 ；密度 聚类 算法 ； 贝叶斯信 息测度 ； 最近邻 聚类 ；优 化 数 中图法分 类号 ： Ｐ ０ ． Ｔ ３ １ ６ 文献标 识码 ： Ａ 文章 编号 ：０ ０７ ２ ２ １） ５１８—４ １０ —０４（０ １ ０ —６ ７０
Hale Waihona Puke Ｒｅ ｅ ｒｈ ｏ ｐ ｉ ｉａｉｎ ｏ ｙ ａ ｉ ｅ ｒ ｓ ｅｇ ｂ ｒｃｕ ｔｒｎ ｌ ｏ ｔ ｍ ｓ ａ ｃ ｎ ｏ ｔ ｚ ｔ ｆｄ ｎ ｍ ｃｎ ａｅ ｔ ｉｈ ｏ ｌ ｓｅ ｇ ａｇ ｒ ｈ ｍ ｏ ｎ ｉ ｉ
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