【摘 要】
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DBSCAN是一种简单、有效的基于密度的聚类算法,用于寻找被低密度区域分离的高密度区域。DBSCAN是最经常被使用、在科学文献中被引用最多的聚类算法之一。在数据维度比较高的
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DBSCAN是一种简单、有效的基于密度的聚类算法,用于寻找被低密度区域分离的高密度区域。DBSCAN是最经常被使用、在科学文献中被引用最多的聚类算法之一。在数据维度比较高的情况下,DBSCAN的时间复杂度为O(n2)。然而,在现实世界中,数据集的大小已经增长到超大规模。对此,一个有效率的并行的DBSCAN算法被提出,并在Map Reduce平台下实现它。首先,对已经预处理过的数据进行划分。接下来,局部的DBSCAN算法将对每一块划分好的数据空间实现聚类。最终,利用合并算法对上一阶段的聚类结果进行合并。实验结果验证了并行算法的有效性。
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