10.16208/j.issn1000-7024.2020.01.020
基于MCMC的DBSCAN改进算法
为降低DBSCAN算法的运行时间,结合MCMC (Markov chain Monte Carlo,马尔可夫链蒙特卡洛)采样方法对DBSCAN进行改进,提出一种聚类算法,称为DBSCAN++.其基本思想是优先扩展拓展能力较强的核心对象.通过实验将DBSCAN++与DBSCAN和OPTICS进行对比,实验结果表明,从算法运行时间看,DBSCAN++比DBSCAN平均降低了60.7%,比OPTICS平均降低了70.2%;从聚类准确性角度看,DBSCAN++与DBSCAN和OPTICS相当.在没有影响聚类准确性的情况下,DBSCAN++具有更低的运行时间,是一种有效的聚类算法.
聚类、基于密度的聚类、DBSCAN算法、马尔可夫链蒙特卡洛、部分扩展
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TP301.6(计算技术、计算机技术)
2020-04-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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