GSS-LD算法：一种局部密度网格排序聚类新方法

"一种基于局部密度的网格排序聚类算法 (2016年)" 是一篇关于数据聚类算法的研究论文，由刘建军和周廷英在2016年发表。该论文提出了一种名为GSS-LD（Grid Sequencing Strategy based on Local Density）的聚类策略，旨在解决复杂且含有噪声的数据集的聚类问题。 GSS-LD算法的核心思想是利用数据的局部密度特性来对网格单元进行排序，从而将传统的基于网格的聚类问题转化为网格单元的排序问题。这种方法强调了聚类的局部性质，而不是依赖全局性的参数，这使得GSS-LD能够适应不同密度的数据集。在算法中，引入了相对局部密度变化率的概念，它有助于克服传统网格聚类算法对全局参数的依赖，提高了算法的适应性和鲁棒性。 论文通过三组具有不同拓扑结构的数据集进行了实验，对比了GSS-LD与其他两种聚类方法的性能。实验结果证明，GSS-LD算法在处理复杂数据集时表现出良好的聚类效果，其时间复杂度与数据规模和网格结构成线性关系，这意味着算法的效率较高。此外，GSS-LD还显示出了较强的噪声处理能力，能有效过滤掉数据中的噪声点，提高聚类的准确性。 GSS-LD算法的应用领域可能包括但不限于数据挖掘、图像处理、机器学习和人工智能。它为处理大规模、复杂数据集提供了一个新的视角和解决方案，特别是在面对具有不同密度分布和噪声的数据时，其优势更为明显。 关键词：网格排序、局部密度、锚定网格、聚类、抗噪 中图分类号：TP311.12（计算机软件及计算机应用）、TP301.6（计算技术、计算机技术） 文献标志码：A 文章编号：1001-3695（2016）11-3279-05 doi：10.3969/j.issn.1001-3695.2016.11.018 这篇论文属于工程技术领域的学术论文，得到了国家自然科学基金的资助，展示了在数据挖掘领域的最新研究成果。