DBSCAN在非空间属性处理上的扩展

孙志伟; 赵政

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DBSCAN在非空间属性处理上的扩展

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在很多有效的聚类算法中,DBSCAN算法对于聚类空间数据有着非常好的性能,依赖于基于密度的聚类定义,DBSCAN可以发现任意形状的聚类,而且执行效率很高.但是,DBSCAN没有考虑非空间属性,而非空间属性对聚类的结果也起着十分重要的作用.在DBSCAN的基础上,参考DBRS的概念,进一步考虑了非空间属性的数据类型,从而提出了可以处理空间和非空间数据的新的聚类方法,并给出了主要的算法.

著录项

来源
《计算机应用》 |2005年第6期|1379-1381|共3页
作者
孙志伟; 赵政;
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作者单位

天津大学;

电子信息工程学院;

天津;

300072;

天津大学;

电子信息工程学院;

天津;

300072;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP311.131;
关键词
空间数据挖掘; 空间聚类; 非空间属性; 密度;

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