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基于密度方法的聚类
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你可能喜欢一种基于密度的快速聚类方法--《数据采集与处理》2015年04期
一种基于密度的快速聚类方法
【摘要】：具有噪声的基于密度的聚类方法(Density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)在数据规模上的扩展性较差。本文在其基础上提出一种改进算法----具有噪声的基于密度的快速聚类方法(Fast-density-based spatial clustering of applications with noise,F-DBSCAN),对核心对象邻域中的对象只作标记,不再进行扩展检查,通过判断核心对象邻域中是否存在已标记对象来实现簇合并,对边界对象判断其邻域中是否存在核心对象来确认是否为噪声。此方法避免了原始算法中对重叠区域的重复操作,在不需创建空间索引的前提下,其时间复杂度为O(nlogn)。通过实验数据集和真实数据集,验证其聚类效果及算法效率。实验表明F-DBSCAN算法不仅保证了有良好的聚类效果及算法效率,并且在数据规模上具有良好的扩展性。
【作者单位】：
【关键词】：
【基金】：
【分类号】：TP311.13【正文快照】：
引言聚类是数据挖掘领域中的重要技术之一。聚类是将数据集中的数据按照某种相似性准则划分成若干簇,使得同一簇中的数据具有较高的相似性,不同簇中的数据尽可能不同。基本的聚类算法可分为5类:基于划分的、基于层次的、基于模型的、基于网格和基于密度的聚类算法。其中,基于
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