【摘 要】
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针对DBSCAN算法的聚类性能受全局阈值影响而降低的问题，提出一种阈值优化的文本密度聚类算法。该算法使用k-近邻距离对对象进行排序，通过分位数区分密度不同的各序列，找到与其对
【基金项目】
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国家自然科学基金No.60841003;国家火炬计划项目(No.2004EB33006)~~
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针对DBSCAN算法的聚类性能受全局阈值影响而降低的问题，提出一种阈值优化的文本密度聚类算法。该算法使用k-近邻距离对对象进行排序，通过分位数区分密度不同的各序列，找到与其对应的优化，根据优化阈值使用密度聚类方法对对象进行聚类。改进后的聚类算法克服了阈值选取对聚类结果影响的问题，提高了聚类精确度和时间效率。采用树形结构存储聚簇，增加了聚簇的可读性。实验结果证明了该算法的有效性。
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