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基于数据取样的DBSCAN算法
被引：28
作者：
周水庚
范晔
周傲英
机构：
[1] 复旦大学计算机科学系!上海
来源：
关键词：
空间数据库;
数据挖掘;
聚类;
取样;
DBSCAN算法;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP311 [程序设计、软件工程];
学科分类号：
081202 ;
0835 ;
摘要：
聚类是数据挖掘领域中的一个重要研究课题 .聚类技术在许多领域有着广泛的应用 .基于密度的聚类算法DBSCAN是一种有效的空间聚类算法 ,它能够发现任意形状的类并且有效地处理噪声 ,用户只需输入一个参数就可以进行聚类分析 .但是 ,DBSCAN算法在对大规模空间数据库进行聚类分析时需要较大的内存支持和 I/ O消耗 .本文在分析 DBSCAN算法不足的基础上 ,提出一种基于数据取样的 DBSCAN算法 ,使之能够有效地处理大规模空间数据库 .二维空间数据测试结果表明本文算法是可行、有效的 .
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页数：5
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