| 基于高阶差分和网格划分算法的DBSCAN参数自动选取算法 |
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| 引用本文： | 兰 红,朱合隆.基于高阶差分和网格划分算法的DBSCAN参数自动选取算法[J].计算机应用研究,2020,37(11):3347-3352. |
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| 作者姓名： | 兰 红 朱合隆 |
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| 作者单位： | 江西理工大学 信息工程学院,江西 赣州341000;江西理工大学 信息工程学院,江西 赣州341000 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;江西省自然科学基金 |
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| 摘 要： | 针对DBSCAN算法中的两个参数eps和minPts通常依靠经验选取所带来的不足，提出一种高阶差分和网格划分相结合的快速DBSCAN自动参数选取算法。首先分析数据集中数据点与参数的关系，通过引入高阶差分算法自动获取eps和minPts两个参数；然后利用网格划分对数据集建立网格索引，优化算法的运行效率，最后针对噪声点过多的数据集提出去极化操作，增强算法的鲁棒性。算法应用于Flame等九个数据集，分别与传统DBSCAN算法和AGD-DBSCAN算法选取的参数进行聚类效果和算法运行效率的对比分析。结果表明提出的基于高阶差分自动选取参数算法是一种有效的DBSCAN 参数自动选取方法，网格划分显著提升了高阶差分算法的性能，去极化操作必要且有效，具有很好的实用性。
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| 关 键 词： | 密度聚类 参数选取 高阶差分 网格划分 去极化 |
| 收稿时间： | 2019/6/26 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2020/9/28 0:00:00 |
DBSCAN parameter setting based on higher-order difference and grid partition algorithm |
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| Lan Hong and Zhu Helong.DBSCAN parameter setting based on higher-order difference and grid partition algorithm[J].Application Research of Computers,2020,37(11):3347-3352. |
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| Authors: | Lan Hong and Zhu Helong |
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| Affiliation: | Jiangxi University of Science and Technology, |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | density-based cluster parameters selection high order difference grid partition eliminate extremes |
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