浙江工业大学学报
浙江工業大學學報
절강공업대학학보
Journal of Zhejiang University of Technology
2009年
4期
445-448
,共4页
吴天虹%黄德才%翁挺%马晨明
吳天虹%黃德纔%翁挺%馬晨明
오천홍%황덕재%옹정%마신명
数据挖掘%聚类%混合属性%密度
數據挖掘%聚類%混閤屬性%密度
수거알굴%취류%혼합속성%밀도
DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法.针对该算法在处理混合属性数据上的不足,采用面向维度的距离的思想,对不同类型的数据定义不同的相似度度量方法和不同的相似度阈值,减少了对全局相似度阈值的依赖,提出了一种新的适合混合属性数据聚类的算法M-DBSCAN.仿真表明新算法有效解决了DBSCAN算法无法处理混合属性数据的缺点,对混合属性数据有较好的聚类效果.
DBSCAN算法是一種基于密度的聚類算法.針對該算法在處理混閤屬性數據上的不足,採用麵嚮維度的距離的思想,對不同類型的數據定義不同的相似度度量方法和不同的相似度閾值,減少瞭對全跼相似度閾值的依賴,提齣瞭一種新的適閤混閤屬性數據聚類的算法M-DBSCAN.倣真錶明新算法有效解決瞭DBSCAN算法無法處理混閤屬性數據的缺點,對混閤屬性數據有較好的聚類效果.
DBSCAN산법시일충기우밀도적취류산법.침대해산법재처리혼합속성수거상적불족,채용면향유도적거리적사상,대불동류형적수거정의불동적상사도도량방법화불동적상사도역치,감소료대전국상사도역치적의뢰,제출료일충신적괄합혼합속성수거취류적산법M-DBSCAN.방진표명신산법유효해결료DBSCAN산법무법처리혼합속성수거적결점,대혼합속성수거유교호적취류효과.
