【摘 要】
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提出了一种启发式选择边界对象的快速空间聚类算法DBSB,通过一个启发式函数近似选择相对于某个已知核心对象边界区域中的核心对象和边界对象,通过核心对象的序列来快速地扩展它
【基金项目】
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国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.70471046)安徽省自然科学基金(the Natural Science Foundation of Anhui Province of China under Grant No.050460402)致谢感谢文献[5]的作者XinWang提供了DBR
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提出了一种启发式选择边界对象的快速空间聚类算法DBSB,通过一个启发式函数近似选择相对于某个已知核心对象边界区域中的核心对象和边界对象,通过核心对象的序列来快速地扩展它们所在的簇,直至找到一些较小的簇。在此基础上再通过边界对象快速地合并某些簇,即该算法通过两步聚类,达到最终的聚类。理论分析和实验结果表明该算法有效可行。
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