CHKNN算法的伪代码
时间: 2023-07-26 10:43:24 浏览: 61
以下是CHKNN算法的伪代码:
```
输入:查询点q,数据集D,参数k和阈值τ
输出:返回查询点q的k个最近邻点
1. 初始化一个大小为k的最近邻点集合N,以及一个距离上限值dmax=∞
2. 对于数据集D中的每个点p,计算它与查询点q的距离dist(p,q)
3. 将距离最小的点p加入到N中,并更新dmax为N中距离最大的点的距离
4. 对于数据集D中的每个点p,若dist(q,p) < dmax,则将p加入到N中,并移除N中距离最大的点,更新dmax
5. 重复步骤4直到遍历完整个数据集D
6. 返回最终得到的k个最近邻点集合N
```
注意:本算法是一种基于距离的最近邻算法,需要对数据集进行预处理。
相关问题
图聚类chknn算法的优点
图聚类算法 chknn 的优点包括:
1. 可以处理大规模数据集:chknn 算法采用了一种分层聚类的思想,可以在处理大规模数据集时,减少计算量和内存使用。
2. 鲁棒性好:chknn 算法可以处理数据集中存在的噪声或异常值,并且不会受到它们的影响。
3. 可扩展性强:chknn 算法可以很容易地扩展到分布式计算环境中,使其适用于处理更大的数据集。
4. 聚类效果好:chknn 算法采用了一种基于密度的聚类方法,可以自适应地确定聚类的数目,并且可以发现任意形状的聚类簇。
5. 适用性广:chknn 算法不仅适用于无向图,还适用于有向图和加权图,具有很强的通用性。
图聚类chknn算法的概念
图聚类chknn算法是一种基于图的聚类算法,它通过计算每个节点之间的相似度来将节点分组,从而形成不同的聚类。这种算法的特点是可以处理高维数据,并且不需要事先指定聚类的数量。
具体来说,算法首先构建一个图,其中节点表示数据样本,边表示样本之间的相似度。然后,算法将图中的节点划分为若干个初始的聚类。接下来,算法通过计算每个节点与其周围节点的相似度,来判断该节点是否应该与其周围的节点合并为一个聚类。这个过程会一直进行下去,直到满足一定的停止条件为止。
chknn算法中的"knn"是指"k-nearest neighbor",即每个节点的相似度是通过计算其与其周围k个节点的相似度来得到的。这种方法可以避免一些噪声和异常点对聚类结果的影响。
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