【摘 要】
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DBSCAN 是一个经典的基于密度的聚类算法,它能够在含有噪声的数据中发现任意形状的簇。但效率较低,其时间复杂度为O(n2)。本文在其基础上提出一种改进算法F-DBSCAN,算法对核心对象邻域中的对象只作标记,不再进行扩展检查。通过判断核心对象邻域中是否存在已标记对象来实现簇合并。对边界对象判断其邻域中是否存在核心对象来确认是否为噪声。此方法避免了原始算法中对重叠区域的重复操作,在不需创建空间索引
【机 构】
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新疆伊犁师范学院电子与信息工程学院 伊宁 835000 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室 南
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DBSCAN 是一个经典的基于密度的聚类算法,它能够在含有噪声的数据中发现任意形状的簇。但效率较低,其时间复杂度为O(n2)。本文在其基础上提出一种改进算法F-DBSCAN,算法对核心对象邻域中的对象只作标记,不再进行扩展检查。通过判断核心对象邻域中是否存在已标记对象来实现簇合并。对边界对象判断其邻域中是否存在核心对象来确认是否为噪声。此方法避免了原始算法中对重叠区域的重复操作,在不需创建空间索引的前提下,使得效率得到较大提高,其时间复杂度接近O(nlogn)。本文首先通过实验数据集和真实数据集验证其聚类效果,再通过两组不同行业真实数据验证其算法效率。结果表明F-DBSCAN 算法在保证有良好聚类效果的同时,其效率得大较大提高,且在数据规模上具有良好的扩展性。
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