收藏本站
《测绘科学》 2018年12期
收藏 | 投稿 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

空间密度聚类模式挖掘方法DBSCAN研究回顾与进展

伏家云  靖常峰  杜明义  
【摘要】: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。

手机知网App
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前6条
1 江慧娟;余洋;;出租车载客热点精细提取的改进DBSCAN算法[J];地理空间信息;2017年10期
2 刘启亮;李光强;邓敏;;一种基于局部分布的空间聚类算法[J];武汉大学学报(信息科学版);2010年03期
3 吴磊;孙勇;;应用聚类算法计算风险地图[J];科技经济导刊;2018年24期
4 王铁军;赵礼剑;朱熙;;基于随机序列GPS数据集的用户位置挖掘方法研究[J];地理信息世界;2018年02期
5 陈孝明;阮羚;陈江平;付明花;黄俊杰;谭波;;利用卫星监测热点数据的湖北电网林火灾害时空聚类分析及其应用[J];测绘通报;2015年09期
6 张心悦;王光霞;吴月;马嘉琳;王思;;室内用户语义位置模式挖掘研究——以商场为例[J];测绘与空间地理信息;2016年02期
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 邵锐;粗集在遥感影像聚类处理中的应用[D];武汉大学;2005年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62791813
  • 010-62985026