【摘 要】
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针对DBSCAN方法存在的参数Eps和MinPts需要事先人为输入及对密度分布层次大的数据集聚类效果较差的局限性,该文对其进行了文献回顾,总结了国内外学者们的研究现状与发展,并比较分析了引用量较高方法的优点和不足,最后得出结论。对于参数确定的问题,现有学者提出了大致两种解决方法:(1)利用启发式方法;(2)与其他智能算法相结合。对于具有较大密度差数据集的适用问题,现有学者也提出了大致两种解决方法:
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针对DBSCAN方法存在的参数Eps和MinPts需要事先人为输入及对密度分布层次大的数据集聚类效果较差的局限性,该文对其进行了文献回顾,总结了国内外学者们的研究现状与发展,并比较分析了引用量较高方法的优点和不足,最后得出结论。对于参数确定的问题,现有学者提出了大致两种解决方法:(1)利用启发式方法;(2)与其他智能算法相结合。对于具有较大密度差数据集的适用问题,现有学者也提出了大致两种解决方法:(1)利用曲线斜率将数据集分层;(2)利用一定的规则将数据集网格化。
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