分层子树合并聚类算法
Hierarchical Subtrees Agglomerative Clustering Algorithms作者机构：北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京100022
出 版 物：《北京工业大学学报》 (Journal of Beijing University of Technology)
年 卷 期：2006年第32卷第5期
页 面：442-446页
核心收录：
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
主 题：分层合并聚类算法 分层子树合并聚类算法 最小树 极大紧邻子树 聚类
摘 要：为了解决传统分层合并聚类算法可能产生不唯一的二叉树结果问题,提出了分层子树合并聚类算法, 其基本思想是通过在数据集的最小树中分析θ-极大紧邻子树然后合并它的顶点集,该算法每步可将多个对象聚类,计算结果用多叉树表示．在理论上证明了该树在不计分支次序时是唯一的,并且通过计算实验说明,在样本中存在较多距离彼此相等的点对时,该树所描述的聚类结果要明显比传统分层合并聚类算法用二叉树描述的聚类结果更为合理．
维普期刊数据库
同方期刊数据库