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基于DBSCAN聚类算法的研究与实现
引用本文:荣秋生,颜君彪,郭国强.基于DBSCAN聚类算法的研究与实现[J].计算机应用,2004,24(4):45-46,61.
作者姓名:荣秋生  颜君彪  郭国强
作者单位:湖南文理学院,计算机科学与技术系,湖南,常德,415000
基金项目:国家973计划资助项目(G1998030409)
摘    要:高密度聚类作为数据挖掘中聚类算法的一种分析方法,它能找到样本比较密集的部分,并且概括出样本相对比较集中的类。文中分析了传统的聚类算法及局限性,讨论了一个基于高密度聚类算法的实现过程,使得算法可自动发现高维子空间,处理高维数据表格,得到较快的聚类速度和最佳的聚类效果。

关 键 词:数据挖掘  聚类  高密度  网格  DBSCAN
文章编号:1001-9081(2004)04-0045-02

Research and Implementation of Clustering Algorithm Based on DBSCAN
RONG Qiu-sheng,YAN Jun-biao,GUO Guo-qiang.Research and Implementation of Clustering Algorithm Based on DBSCAN[J].journal of Computer Applications,2004,24(4):45-46,61.
Authors:RONG Qiu-sheng  YAN Jun-biao  GUO Guo-qiang
Abstract:As an analyzing method of clustering algorithm in data mining,DBSCAN finds relatively dense regions,which are clusters. This paper analyses localization of the traditional clustering algorithm,discusses an implementation of DBSCAN. The algorithm digs out high dimension space and deals with data form. The high accuracy and efficiency of DBSCAN clustering algorithm are shown in the experiments.
Keywords:data mining  clustering  high density  Grid  DBSCAN  
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