【摘 要】
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聚类是数据挖掘领域中最活跃的研究分支之一,聚类技术在其他的科学领域也有广泛的应用.迄今为止已经提出了大量的聚类算法,其中基于密度的DBSCAN算法因其很多优点而备受关注,
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聚类是数据挖掘领域中最活跃的研究分支之一,聚类技术在其他的科学领域也有广泛的应用.迄今为止已经提出了大量的聚类算法,其中基于密度的DBSCAN算法因其很多优点而备受关注,为了减少DBSCAN的区域查询次数,降低I/O开销而提出的改进算法有FDBSCAN、LSNCCP等.随着应用的发展,增量聚类显得越来越重要,而现有的增量聚类算法存在很大的局限性.基于LSNCCP,提出了一种有效的增量聚类算法,同时它也可以用于对LSNCCP进行性能优化.
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