【摘 要】
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DBSCAN算法是一种常用的基于密度的聚类算法,其优点在于性能较为优越,不受数据的分布状态影响,可以发现不规则形状的簇。但是当数据密度分布是不均匀的时候,半径参数Eps的设
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DBSCAN算法是一种常用的基于密度的聚类算法,其优点在于性能较为优越,不受数据的分布状态影响,可以发现不规则形状的簇。但是当数据密度分布是不均匀的时候,半径参数Eps的设定值会对聚类结果产生巨大影响。为了提高算法的聚类效果,提出了一种基于变参数的DBSCAN算法。该算法根据分布不均匀的数据密度,运用一维聚类产生对应的不同半径参数Eps,然后使用不同的参数依次对数据进行聚类。实验结果表明,改进后的算法聚类质量更高。
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