【摘 要】
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密度聚类作为聚类研究中的重要算法,被广泛应用于社区发现领域。早期的DBSCAN算法具有对参数敏感的缺陷,学者们相继提出其他算法加以改进。本文选取了OPTICS算法、CFSFDP算法
【机 构】
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中央民族大学信息工程学院,中央民族大学新闻与传播学院
【基金项目】
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教育部人文社科项目(18YJAZH087)
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密度聚类作为聚类研究中的重要算法,被广泛应用于社区发现领域。早期的DBSCAN算法具有对参数敏感的缺陷,学者们相继提出其他算法加以改进。本文选取了OPTICS算法、CFSFDP算法结合DBSCAN算法展开研究,对比了这些算法与DBSCAN算法的实验效果、算法性能以及各自适用场景。在对比三大算法时均采用真实网络小规模数据集和社交网络大规模数据集进行实验,以可视化图表显示各自聚类结果,采用模块度Q作为算法评估指标,并结合时间复杂度加以对比。结论如下:三大算法聚类原理差异大,对样本空间数据要求各异,且时间性能也
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