DPCLUS中的先导树及其对构建层次结构的影响
人工智能
2015-06-16 v2
摘要
本文揭示了快速搜索和发现密度峰（DPCLUS）聚类的中间结果树结构，并探索了该树用于执行层次聚类的威力。用于保存每个对象的最近更高密度对象的索引的数组可以转换为先导树（LT），其中每个父节点P引导其子节点加入与P自身相同的簇，并且子节点按其gamma值降序排序以加速每棵子树中根的解连。LT有两个主要优点：一是显著减少将非中心数据点分配到其簇ID的运行时间，因为分配过程转变为仅断开每个中心到其父节点的链接。另一个是表示簇的树模型信息更丰富。因为我们可以检查哪些对象更可能被选为更细粒度聚类中的中心，或者哪些对象通过更少的跳跃到达其中心。实验结果和分析显示了使用LT进行分配过程的有效性和效率。
引用
@article{arxiv.1506.03879,
title = {Leading Tree in DPCLUS and Its Impact on Building Hierarchies},
author = {Ji Xu and Guoyin Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1506.03879},
year = {2015}
}
备注
11 Pages, 5 figures. It is a very fundamental topic with respect to the research (clustering by fast search and find of density peaks)