FDBSCAN:一种快速 DBSCAN算法(英文)

被引：39

作者：

周水庚

周傲英

金文

范晔

钱卫宁

机构：

[1] 复旦大学计算机系!上海

来源：

软件学报 | 2000年 / 06期

关键词：

大规模数据库; 数据挖掘; 聚类; 快速DBSCAN算法; 代表点;

D O I：

10.13328/j.cnki.jos.2000.06.004

中图分类号：

TP301 [理论、方法];

学科分类号：

081202 ;

摘要：

聚类分析是一门重要的技术 ,在数据挖掘、统计数据分析、模式匹配和图象处理等领域具有广泛的应用前景 .目前 ,人们已经提出了许多聚类算法 .其中 ,DBSCAN是一种性能优越的基于密度的空间聚类算法 .利用基于密度的聚类概念 ,用户只需输入一个参数 ,DBSCAN算法就能够发现任意形状的类 ,并可以有效地处理噪声 .文章提出了一种加快 DBSCAN算法的方法 .新算法以核心对象邻域中所有对象的代表对象为种子对象来扩展类 ,从而减少区域查询次数 ,降低 I/ O开销 .实验结果表明 ,FDBSCAN能够有效地对大规模数据库进行聚类 ,速度上数倍于 DBSCAN.

引用

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