DBSCAN聚类算法的研究与改进

被引：282

作者：

冯少荣

肖文俊

机构：

[1] 华南理工大学计算机科学与工程学院

来源：

中国矿业大学学报 | 2008年 / 01期

关键词：

聚类; DBSCAN; 划分; 并行;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP311.13 [];

学科分类号：

摘要：

针对"基于密度的带有噪声的空间聚类"(DBSCAN)算法存在的不足,提出"分而治之"和高效的并行方法对DBSCAN算法进行改进.通过对数据进行划分,利用"分而治之"思想减少全局变量Eps值的影响;利用并行处理方法和降维技术提高聚类效率,降低DBSCAN算法对内存的较高要求;采用增量式处理方式解决数据对象的增加和删除对聚类的影响.结果表明:新方法有效地解决了DBSCAN算法存在的问题,其聚类效率和聚类效果明显优于传统DBSCAN聚类算法.

引用

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共 7 条

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