| 一种简单有效的基于密度的聚类分析算法 |
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| 引用本文： | 陈燕俐 洪龙 金达文 朱梧槚. 一种简单有效的基于密度的聚类分析算法[J]. 南京邮电学院学报(自然科学版), 2005, 25(4): 24-29 |
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| 作者姓名： | 陈燕俐 洪龙 金达文 朱梧槚 |
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| 作者单位： | [1]南京邮电大学计算机科学与技术系,江苏南京210003 [2]南京航空航天大学信息科学与技术学院,江苏南京210016 |
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| 摘 要： | 对数据挖掘中基于密度聚类的相关概念和算法进行了讨论，对OPTICS（Ordering Pointers to Identify the Clustering Structure）算法聚类分析的正确性给以了证明。以DBSCAN，OPTICS为基础，提出了一种基于密度的简单有效的聚类算法。新算法主要在ε-邻域查询和种子队列的更新两个方面作了改进，给出了一种简单、效率较高的邻域查询方法-哈希表法，即对整个数据集合或部分数据作网格化处理。测试结果表明新算法能够有效地对大规模数据进行聚类，效率较高。
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| 关 键 词： | 数据挖掘 聚类 距离 密度 邻域查询 |
| 文章编号： | 1000-1972（2005）04-0024-06 |
| 收稿时间： | 2004-09-02 |
| 修稿时间： | 2004-10-25 |
A Simple and Valid Density-Based Clustering Algorithm |
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| Chen YanLi;Hong Long;Jin DaWen;Zhu WuJia. A Simple and Valid Density-Based Clustering Algorithm[J]. Journal of Nanjing University of Posts and Telecommunications(Natural Science), 2005, 25(4): 24-29 |
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| Authors: | Chen YanLi Hong Long Jin DaWen Zhu WuJia |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Data Mining Clustering Distance Density Region Queries |
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