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题名VDBSCAN:变密度聚类算法
被引量：22
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作者
周董
刘鹏
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机构
上海财经大学信息管理与工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第11期137-141,153,共6页
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文摘
传统的密度聚类算法不能识别并聚类多个不同密度的簇。对此提出了变密度聚类算法VDBSCAN,针对密度不稳定的数据集,可有效识别并同时聚类不同密度的簇,避免合并和遗漏。VDBSCAN算法的基本思想是:根据k-dist图和DK分析,对数据集中的不同密度层次自动选择一组Eps值,分别调用DBSCAN算法。不同的Eps值,能够找到不同密度的簇。4个二维数据集实验验证了VDB-SCAN算法的有效性,表明VDBSCAN算法可以有效地聚类密度不均匀的数据集,且参数Eps的自动选择方法也是有效的和健壮的。
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关键词
变密度聚类算法
基于密度的聚类
DBSCAN
数据挖掘
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Keywords
Varied Density Based Clustering Algorithm（VDBSCAN）
density-based clustering
Density Based Spatial Clustering of Application with Nose（ DBSCAN ）
data mining
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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