基于区域比例的聚类方法

摘要：

为了改善DBSCAN参数敏感性和对密度分布不均教据对象聚类质量不高的问题,提出了一种基于DBSCAN算法的改进聚类方法.算法使用K最近邻的均值距离度量密度,中心点选取当前密度最大点,并以中心点为核心点扩展种子队列,直至由给定的密度比例因子所决定的密度边缘.为了改善聚类质量,提出了候选核心点,并使用给定的半径比例因子发现核心点.在实验中,利用数据集对该算法进行了测试,测试结果证明了该改进算法的参数鲁棒性,和在聚类密度分布不均数据集时的较好性能.

关键词：基于密度的带噪声应用的空间聚类方法(DBSCAN)、聚类算法、密度、区域比例

所属期刊栏目：47

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2011-07-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：143-145