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期刊论文
基于DBSCAN的批量更新聚类算法
基于DBSCAN的批量更新聚类算法
来源 :计算机工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户:luckmax1985
【摘 要】
:
为更新批量数据,提出一种基于DBSCAN的新聚类方法。该算法通过扫描原对象确定它们同增量对象间的关系,得到一个相关对象集,同时根据该相关对象和增量对象之间的关系获得新的聚类
【作 者】
:
易宝林
伍仪强
丰大洋
张小莉
【机 构】
:
华中师范大学计算机科学系
【出 处】
:
计算机工程
【发表日期】
:
2009年2期
【关键词】
:
空间数据挖掘
增量聚类
空间数据库
批量更新聚类算法
spatial data mining increment clustering spatial data
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为更新批量数据,提出一种基于DBSCAN的新聚类方法。该算法通过扫描原对象确定它们同增量对象间的关系,得到一个相关对象集,同时根据该相关对象和增量对象之间的关系获得新的聚类结果。实验结果表明,该算法与DBSCAN是等价的,能更有效地解决批量数据更新时的增量聚类问题。
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