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基于数据分区的DBSCAN算法

周水庚  周傲英  曹晶  
【摘要】:数据聚类在数据挖掘、模式识别、图像处理和数据压缩等领域有着广泛的应用 .DBSCAN是一种基于密度的空间聚类算法 ,在处理空间数据时具有快速、有效处理噪声点和发现任意形状的聚类等优点 .但由于直接对数据库进行操作 ,在数据量大的时候就需要较多的内存和 I/O开销 ;此外 ,当数据密度和聚类间的距离不均匀时聚类质量较差 .为此 ,在分析 DBSCAN算法不足的基础上 ,提出了一个基于数据分区的 DBSCAN算法 .测试结果表明新算法不仅提高了聚类速度 ,而且改善了聚类质量 .

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