一种改进的自适应快速AF-DBSCAN聚类算法

基于密度的DBSCAN聚类算法可以识别任意形状簇,但存在全局参数Eps与Min Pts的选择需人工干预,采用的区域查询方式过程复杂且易丢失对象等问题,提出了一种改进的参数自适应以及区域快速查询的密度聚类算法。根据KNN分布与数学统计分析自适应计算出最优全局参数Eps与Min Pts,避免聚类过程中的人工干预,实现了聚类过程的全自动化。通过改进种子代表对象选取方式进行区域查询,无需漏检操作,有效提高了聚类的效率。对4种典型数据集的密度聚类实验结果表明,本文算法使得聚类精度提高了8.825%,聚类的平均时间减少了0.92 s。