一种新型的基于密度和栅格的聚类算法*

针对网格和密度方法的聚类算法存在效率和质量问题,给出了密度和栅格相结合的聚类挖掘算法,即基于密度和栅格的聚类算法DGCA（density and grid based clustering algorithm）。该算法首先将数据空间划分为栅格单元,然后把数据存储到栅格单元中,利用DBSCAN密度聚类算法进行聚类挖掘;最后进行聚类合并和噪声点消除,并将局部聚类结果映射到全局聚类结果。实验通过人工数据样本集对该聚类算法进行理论上验证,表明了该算法在时间效率和聚类质量两方面都得到了提高。