电脑知识与技术（学术交流）
電腦知識與技術（學術交流）
전뇌지식여기술（학술교류）
COMPUTER KNOWLEDGE AND TECHNOLOGY
2007年
2期
478-480
,共3页
聚类%密度%取样%自适应%DBSCAN%空间数据
聚類%密度%取樣%自適應%DBSCAN%空間數據
취류%밀도%취양%자괄응%DBSCAN%공간수거
空间数据聚类是一种很重要的数据挖掘技术,它可以从大量的空间数据中提取到知识,并且有着广泛的用途,空间数据库里的数据分布对聚类结果的影响很大,很少有算法在聚类时考虑到了空间数据的分布.在本文中,提出了一种新的自适应基于密度的取样聚类算法ADBSC(adaptive density-based sampling clustering),它可以根据空间数据的分布,对一个中心点自适应的选取近邻,并对这些近邻点进行取样,扩展,有效提高了聚类分析的准确性和效率.本文结尾部分,时模拟数据进行了一系列的实验,对其和DBSCAN算法做了比较,证明了ADBSC的优越性.
空間數據聚類是一種很重要的數據挖掘技術,它可以從大量的空間數據中提取到知識,併且有著廣汎的用途,空間數據庫裏的數據分佈對聚類結果的影響很大,很少有算法在聚類時攷慮到瞭空間數據的分佈.在本文中,提齣瞭一種新的自適應基于密度的取樣聚類算法ADBSC(adaptive density-based sampling clustering),它可以根據空間數據的分佈,對一箇中心點自適應的選取近鄰,併對這些近鄰點進行取樣,擴展,有效提高瞭聚類分析的準確性和效率.本文結尾部分,時模擬數據進行瞭一繫列的實驗,對其和DBSCAN算法做瞭比較,證明瞭ADBSC的優越性.
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