| 基于网格的高效DBSCAN算法 |
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| 引用本文： | 张枫,邱保志.基于网格的高效DBSCAN算法[J].计算机工程与应用,2007,43(17):167-169. |
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| 作者姓名： | 张枫 邱保志 |
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| 作者单位： | 郑州大学,信息工程学院,郑州,450052;郑州大学,信息工程学院,郑州,450052 |
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| 基金项目： | 郑州大学校科研和教改项目 |
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| 摘 要： | DBSCAN是一种性能优越的基于密度的聚类算法。为提高它的运行效率，提出了基于网格的DBSCAN算法GbDBSCAN。该算法使用网格划分的方法和数据分箱技术，减少了判定密度可达对象时的搜索范围，降低了算法的运行时间，而且算法还能够识别并处理边界点。实验结果表明，GbDBSCAN在不降低DBSCAN聚类质量的前提下，大大提高了DBSCAN算法处理低维数据集的效率。
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| 关 键 词： | 聚类 密度 网格 |
| 文章编号： | 1002-8331（2007）17-0167-03 |
| 修稿时间： | 2006-10 |
Efficient DBSCAN algorithm based on grid |
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| ZHANG Feng,QIU Bao-zhi.Efficient DBSCAN algorithm based on grid[J].Computer Engineering and Applications,2007,43(17):167-169. |
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| Authors: | ZHANG Feng QIU Bao-zhi |
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| Affiliation: | School of Information Engineering，Zhengzhou University，Zhengzhou 450052，China |
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| Abstract: | DBSCAN is an outstanding representative of clustering algorithms for its good performance in clustering spatial data.To improve its efficiency this paper proposes GbDBSCAN(Grid based DBSCAN).GbDBSCAN adopts gird and data binning technique to query density reachable objects for all objects in dataset.It can also identify and handle border points.Experiment results show that GbDBSCAN is much more efficient than DBSCAN in low dimensional data space,without lowering the quality of DBSCAN. |
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| Keywords: | clustering density grid |
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