| 一个改进的基于DBSCAN的空间聚类算法研究 |
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| 引用本文： | 李杰,贾瑞玉,张璐璐.一个改进的基于DBSCAN的空间聚类算法研究[J].微机发展,2007,17(1):114-116. |
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| 作者姓名： | 李杰 贾瑞玉 张璐璐 |
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| 作者单位： | 安徽大学计算机科学与技术学院 安徽合肥230039 |
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| 摘 要： | DBSCAN是一个基于密度的聚类算法。该算法将具有足够高密度的区域划分为簇,并可以在带有“噪声”的空间数据库中发现任意形状的聚类。但DBSCAN算法没有考虑非空间属性,且DBSCAN算法需扫描空间数据库中每个点的ε-邻域来寻找聚类,这使得DBSCAN算法的应用受到了一定的局限。文中提出了一种基于DBSCAN的算法,可以处理非空间属性,同时又可以加快聚类的速度。
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| 关 键 词： | 空间数据挖掘 聚类 密度 非空间属性 |
| 文章编号： | 1673-629X(2007)01-0114-03 |
| 修稿时间： | 2006年3月27日 |
Research on Improving Spatial Clustering Algorithm Based on DBSCAN |
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| LI Jie,JIA Rui-yu,ZHANG Lu-lu.Research on Improving Spatial Clustering Algorithm Based on DBSCAN[J].Microcomputer Development,2007,17(1):114-116. |
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| Authors: | LI Jie JIA Rui-yu ZHANG Lu-lu |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | spatial data mining clustering density non-spatial attribute |
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