一种改进的DBscan聚类算法

安计勇; 韩海英; 侯效礼

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一种改进的DBscan聚类算法

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提出一种改进的DBscan聚类算法.该算法的改进基于以下两点:(1)针对DBscan算法核心点随机选取导致计算量大的缺点,提出选取距离最远且在ε距离内点的个数大于Minpts的点为核心点的方法;(2)针对DBscan算法由于ε和Minpts参数全局唯一性导致聚类质量差的缺点,提出二次聚类的方法,即计算被误判的噪声点到各个族中心的距离,把该噪声点归入距离最近的族.同时,算法采用轮廓系数来衡量算法的聚类质量.实验结果表明该算法相比原始的DBscan聚类算法具有更好的执行效率和聚类质量.

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来源
《微电子学与计算机》 |2015年第7期|68-71|共4页
作者
安计勇; 韩海英; 侯效礼;
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作者单位

中国矿业大学计算机科学与技术学院;

中国矿业大学图文信息中心;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序设计、软件工程;
关键词
DBscan; 核心点; 二次聚类; 轮廓系数;

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