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| 一种改进的DBSCAN算法 | |
| 引用本文： | 赵文,夏桂书,苟智坚,闫振兴.一种改进的DBSCAN算法[J].四川师范大学学报(自然科学版),2013(2):312-316. |
| 作者姓名： | 赵文 夏桂书 苟智坚 闫振兴 |
| 作者单位： | 成都信息工程学院网络工程学院;中国民用航空飞行学院航空工程学院;北京理工大学信息与电子学院 |
| 基金项目： | 四川省教育厅自然科学重点基金(11ZA114)资助项目 |
| 摘 要： | 聚类技术是数据挖掘中的一项重要技术,它能够根据数据自身的特点将集中的数据划分为簇.DBSCAN是一种经典的基于密度的聚类算法,能发现任意数量和形状的簇,但需设置Eps和MinPts参数,且聚类效果对参数敏感.提出一种改进的DBSCAN算法,该算法采用自适应的Eps参数使得DBSCAN算法能对具有不同密度的簇的数据集进行聚类.仿真实验结果验证了所提算法的有效性. |
| 关 键 词： | 聚类 密度 自适应 DBSCAN算法 |
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