| 基于密度的DBSCAN聚类算法的研究及应用 |
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| 引用本文： | 冯少荣,肖文俊. 基于密度的DBSCAN聚类算法的研究及应用[J]. 计算机工程与应用, 2007, 43(20): 216-221 |
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| 作者姓名： | 冯少荣 肖文俊 |
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| 作者单位： | 华南理工大学,计算机科学与工程学院,广州,510640;厦门大学,信息科学与技术学院,福建,厦门,361005;华南理工大学,计算机科学与工程学院,广州,510640 |
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| 基金项目： | 福建省自然科学基金 , 福建省高新技术项目 |
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| 摘 要： | 首先对DBSCAN（Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise）聚类算法进行了深入研究，分析了它的特点、存在的问题及改进思想，提出了基于DBSCAN方法的交通事故多发点段的排查方法及其改进思路，并且给出了实例以说明处理过程及可行性。实验结果表明本文提出的方法可以大大提高交通事故黑点排查效率。
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| 关 键 词： | 聚类分析 DBSCAN 交通事故多发点(段) 数据挖掘 |
| 文章编号： | 1002-8331（2007）20-0216-06 |
| 修稿时间： | 2006-10-01 |
Research and application of DBSCAN clustering algorithm based on density |
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| FENG Shao-Rong,XIAO Wen-Jun. Research and application of DBSCAN clustering algorithm based on density[J]. Computer Engineering and Applications, 2007, 43(20): 216-221 |
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| Authors: | FENG Shao-Rong XIAO Wen-Jun |
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| Affiliation: | 1．School of Computer Science and Engineering，South China University of Technology，Guangzhou 510641，China 2．College of Information Science and Technology，Xiamen University，Xiamen，Fujian 361005，China |
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| Abstract: | This paper first researches DBSCAN clustering algorithm,and analyzes characteristics and existing problems of the DBSCAN algorithm and improved idea.Evaluation method of the traffic accident black spots and an improved thought based on DBSCAN are proposed.In order to illuminate course of processing and feasibility,an example is presented.The experimental result demonstrates that this paper method can greatly enhance the working efficiency of evaluation of the traffic accident black spots. |
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| Keywords: | clustering analysis Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise(DBSCAN) prone location of traffic data mining |
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