| 一种改进的基于密度的DBSCAN聚类算法 |
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| 引用本文： | 王翠茹,朵春红.一种改进的基于密度的DBSCAN聚类算法[J].广西师范大学学报(自然科学版),2007,25(4):104-107. |
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| 作者姓名： | 王翠茹 朵春红 |
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| 作者单位： | 华北电力大学,计算机学院,河北,保定,071003 |
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| 基金项目： | 国家电网公司软课题研究项目(SGZL[2003]229) |
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| 摘 要： | 主要讨论数据挖掘领域中一种基于密度的DBSCAN聚类算法,并对算法进行改进。利用取样技术缩小数据库的规模,减少算法的运行时间。利用遗传算法对聚类结果进行优化,保证聚类的质量。给出了一种基于取样的DBSCAN算法及其遗传优化。最后实验证明了算法的有效性。
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| 关 键 词： | 数据挖掘 聚类 DBSCAN算法 取样 遗传算法 |
| 文章编号： | 1001-6600（2007）04-0104-04 |
| 收稿时间： | 2007-06-25 |
| 修稿时间： | 2007年6月25日 |
An Improved Density-based DBSCAN Clustering Algorithm |
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| WANG Cui-ru,DUO Chun-hong.An Improved Density-based DBSCAN Clustering Algorithm[J].Journal of Guangxi Normal University(Natural Science Edition),2007,25(4):104-107. |
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| Authors: | WANG Cui-ru DUO Chun-hong |
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| Abstract: | The paper mainly discusses a clustering algorithm based on density in data mining,and improves DBSCAN algorithm.Sampling-based DBSCAN can reduce the size of the database,and save a lot of time.Genetic algorithm can optimize clustering result,and ensure clustering quality.It presents SDGO algorithm(a Sampling-based DBSCAN algorithm with Genetic Optimization).The end of the paper is the experimentation for the algorithm's efficiency. |
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| Keywords: | data mining clustering DBSCAN sampling genetic algorithm |
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