计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2009年
10期
3721-3723
,共3页
聚类%DBSCAN%过滤%非均匀密度%数据挖掘
聚類%DBSCAN%過濾%非均勻密度%數據挖掘
취류%DBSCAN%과려%비균균밀도%수거알굴
针对在数据分布不均匀时,由于DBSCAN使用统一的全局变量,使得聚类的效果差,提出了一种基于过滤的DBSCAN算法.该算法的思想是:在调用传统的DBSCAN算法前,先对数据集进行预处理,针对所有点的k-dist数据进行一维聚类,自动计算出不同的Eps;然后再根据每个Eps分别调用传统的DBSCAN算法,从而找出非均匀数据集的各种聚类.实验结果表明,改进算法对密度不均匀的数据能够有效聚类.
針對在數據分佈不均勻時,由于DBSCAN使用統一的全跼變量,使得聚類的效果差,提齣瞭一種基于過濾的DBSCAN算法.該算法的思想是:在調用傳統的DBSCAN算法前,先對數據集進行預處理,針對所有點的k-dist數據進行一維聚類,自動計算齣不同的Eps;然後再根據每箇Eps分彆調用傳統的DBSCAN算法,從而找齣非均勻數據集的各種聚類.實驗結果錶明,改進算法對密度不均勻的數據能夠有效聚類.
침대재수거분포불균균시,유우DBSCAN사용통일적전국변량,사득취류적효과차,제출료일충기우과려적DBSCAN산법.해산법적사상시:재조용전통적DBSCAN산법전,선대수거집진행예처리,침대소유점적k-dist수거진행일유취류,자동계산출불동적Eps;연후재근거매개Eps분별조용전통적DBSCAN산법,종이조출비균균수거집적각충취류.실험결과표명,개진산법대밀도불균균적수거능구유효취류.
