基于DBSCAN的自适应聚类算法的研究与实现

陈小辉; 奚庆港

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基于DBSCAN的自适应聚类算法的研究与实现

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针对DBSCAN算法的不足,提出了一种基于DBSCAN的自适应聚类算法.通过引入对象密度迅速地找到数据集中的核心样本,并从核心样本出发进行统计学分析得到Eps与MinPts之间的函数关系及相关的Eps与MinPts参数值,并利用所获参数值进行自适应的聚类;采用若干个仿真和真实数据集进行实验,评估该算法的有效性和可靠性.实验结果表明,该算法对密度不均匀数值型数据集和符号型数据集均有较好表现.

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来源
《淮阴师范学院学报（自然科学版）》 |2021年第3期|228-234|共7页
作者
陈小辉; 奚庆港;
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作者单位

淮阴师范学院计算机科学与技术学院江苏淮安 223300;

淮阴师范学院计算机科学与技术学院江苏淮安 223300;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP311.13;
关键词
聚类; 自适应; 密度; DBSCAN算法;

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