| 适合多密度的DBSCAN改进算法 |
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| 引用本文： | 侯思祖,韩思雨,韩利钊,钱雪忠. 适合多密度的DBSCAN改进算法[J]. 传感器与微系统, 2018, 0(8): 137-139,146. DOI: 10.13873/J.1000-9787(2018)08-0137-03 |
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| 作者姓名： | 侯思祖 韩思雨 韩利钊 钱雪忠 |
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| 作者单位： | 华北电力大学电子与通信工程系,河北保定,071003江南大学物联网技术应用教育部工程研究中心,江苏无锡,214122 |
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| 基金项目： | 中央高校基础研究资助项目(JUSRP51510 |
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| 摘 要： | 针对具有噪声的基于密度的空间聚类(DBSCAN)算法使用固定参数Eps和Minpts,导致多密度的数据聚类效果不理想的问题,提出了一种适合多密度的DBSCAN改进算法.对数据进行预处理,识别出每个数据对象周围的密度,据此自动生成适合本区域密度的密度阈值.聚类结束前,采用密度阈值进行扩展聚类;进行下一个簇的聚类时自动生成适合本区域的密度阈值,依次进行,直到达到聚类停止条件.大量实验表明:所提算法能有效地对多密度,任意形状的数据进行聚类.
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| 关 键 词： | DBSCAN算法 多密度聚类 自适应密度阈值 |
Improved DBSCAN algorithm for multi-density |
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| HOU Si-zu,HAN Si-yu,HAN Li-zhao,QIAN Xue-zhong. Improved DBSCAN algorithm for multi-density[J]. Transducer and Microsystem Technology, 2018, 0(8): 137-139,146. DOI: 10.13873/J.1000-9787(2018)08-0137-03 |
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| Authors: | HOU Si-zu HAN Si-yu HAN Li-zhao QIAN Xue-zhong |
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