【摘 要】
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提出一种改进的DBscan聚类算法.该算法的改进基于以下两点:(1)针对DBscan算法核心点随机选取导致计算量大的缺点,提出选取距离最远且在ε距离内点的个数大于Minpts的点为核心
【机 构】
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中国矿业大学计算机科学与技术学院,中国矿业大学图文信息中心
【基金项目】
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教育部高等学校博士学科点专项科研基金（20110095110010）,江苏省普通高校研究生科研创新计划基金（CXZZ11_0933）
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提出一种改进的DBscan聚类算法.该算法的改进基于以下两点:(1)针对DBscan算法核心点随机选取导致计算量大的缺点,提出选取距离最远且在ε距离内点的个数大于Minpts的点为核心点的方法;(2)针对DBscan算法由于ε和Minpts参数全局唯一性导致聚类质量差的缺点,提出二次聚类的方法,即计算被误判的噪声点到各个族中心的距离,把该噪声点归入距离最近的族.同时,算法采用轮廓系数来衡量算法的聚类质量.实验结果表明该算法相比原始的DBscan聚类算法具有更好的执行效率和聚类质量.
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