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| 一种基于高斯分布的自适应 DBSCAN 算法 | |
| 引用本文： | 陈刚,刘秉权,吴岩.一种基于高斯分布的自适应 DBSCAN 算法[J].微电子学与计算机,2013(3). |
| 作者姓名： | 陈刚 刘秉权 吴岩 |
| 作者单位： | 1. 广东科技学院 计算机系 ,广东 东莞 523083 2. 哈尔滨工业大学 计算机科学与技术学院 ,黑龙江 哈尔滨 150001 3. 哈尔滨工业大学 软件学院 ,黑龙江 哈尔滨 150001 |
| 摘 要： | 针对传统的 DBSCAN 算法只能依靠经验来设置阈值(min Pts ,Eps)和无法对多密度数据集进行有效聚类的不足,提出了一种可适用于所有密度分布特征的数据集的基于高斯分布的自适应 DBSCAN 算法.该算法根据数据集的特点寻找最大的聚类效果指数(CEI)来确定 min Pts ,通过 Distk 图的层次数确定 Eps 个数并通过高斯分布中的参数估计来确定每个密度层次 Eps 大小,最后用所求得阈值进行聚类.将该算法与传统的 DBSCAN 算法分别应用于单密度数据集和多密度数据集,结果显示该算法更有效. |
| 关 键 词： | 数据集 高斯分布 密度层次 聚类效果 噪音率 |
A Adaptive DBSCAN Algorithm Based on Gauss Distribution |
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| Abstract: | |
| Keywords: | data sets gaussian distribution density level clustering effect noise ratio |
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