在信息处理研究领域,现有的大多数聚类算法都需要人为地给出一些参数.然而,在没有先验知识的情况下,人为地确定这些参数是十分困难的,而且现有的聚类算法的时空效率也有待于进一步提高.为了解决这一难题,首先根据样本分布特性,通过数学分析,得到确定样本空间划分间隔数的数学函数,然后,再根据样本分布特性,采用爬山的策略得到样本类的划分,最后提出了一种实用而高效的聚类算法.从多个角度分析了该算法的性能,并将该算法应用于中文文本聚类.理论分析和应用结果都表明,该算法不仅不需要人为确定参数,同时,还可以提高信息处理的时空效率和性能.
