基于维度距离的混合属性密度聚类算法研究

摘要：

DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法.针对该算法在处理混合属性数据上的不足,采用面向维度的距离的思想,对不同类型的数据定义不同的相似度度量方法和不同的相似度阈值,减少了对全局相似度阈值的依赖,提出了一种新的适合混合属性数据聚类的算法M-DBSCAN.仿真表明新算法有效解决了DBSCAN算法无法处理混合属性数据的缺点,对混合属性数据有较好的聚类效果.

关键词：数据挖掘、聚类、混合属性、密度

所属期刊栏目：37

分类号：TP302.1(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2009-11-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：445-448