一种基于密度的快速聚类方法

具有噪声的基于密度的聚类方法（Density based spatial clustering of applications with noise, DBSCAN）在数据规模上的扩展性较差。本文在其基础 上提出一种改进算法——具有噪声的基于密度的快速聚类方法(Fast density based spat ial clustering of applications with noise, F DBSCAN),对核心对象邻域中的对象只 作标记,不再进行扩展检查,通过判断核心对象邻域中是否存在已标记对象来实现簇合并,对 边界对象判断其邻域中是否存在核心对象来确认是否为噪声。此方法避免了原始算法中对重叠区域 的重复操作,在不需创建空间索引的前提下,其时间复杂度为O(nlogn)。通过实验数据集和 真实数据集,验证其聚类效果及算法效率。实验表明F DBSCAN算法不仅保证了有良好的聚 类效果及算法效率,并且在数据规模上具有良好的扩展性。     

基于网格的高效DBSCAN算法

DBSCAN是一种性能优越的基于密度的聚类算法。为提高它的运行效率,提出了基于网格的DBSCAN算法GbDBSCAN。该算法使用网格划分的方法和数据分箱技术,减少了判定密度可达对象时的搜索范围,降低了算法的运行时间,而且算法还能够识别并处理边界点。实验结果表明,GbDBSCAN在不降低DBSCAN聚类质量的前提下,大大提高了DBSCAN算法处理低维数据集的效率。     

基于区域划分的DBSCAN多密度聚类算法*

DBSCAN聚类算法使用固定的Eps和Minpts,处理多密度的数据效果不理想;并且算法的时间复杂度为O(n2)。针对以上问题,提出一种基于区域划分的DBSCAN多密度聚类算法。算法利用网格相对密度差把数据空间划分成密度不同的区域,每个区域的Eps根据该区域的密度计算自动获得,并利用DBSCAN算法进行聚类,提升了DBSCAN的精度;避免了DBSCAN在查找密度相连时需要遍历所有数据,从而改善了算法效率。实验表明算法能有效地对多密度数据进行聚类,对各种数据的适应力较强,效率较优。     

一种基于密度的高效聚类算法

在聚类算法DBSCAN(DensityBasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)的基础上,提出了一种基于密度的高效聚类算法。该算法首先对样本集按某一维排序,然后通过在核心点的邻域外按顺序选择一个未标记的样本点来扩展种子点,以便减少查询次数,降低聚类的时间花费。对样本进行非线性核变换后再进行聚类可以有效地改善聚类的质量。理论分析表明,该算法的时间复杂性接近于线性复杂度。同时测试结果也表明新算法的时间复杂度和聚类质量都显著优于DBSCAN算法。     

一种基于密度的快速聚类算法

聚类是数据挖掘领域中的一个重要研究方向,聚类技术在统计数据分析、模式识别、图像处理等领域有广泛应用,迄今为止人们提出了许多用于大规模数据库的聚类算法。基于密度的聚类算法DBSCAN就是一个典型代表。以DBSCAN为基础,提出了一种基于密度的快速聚类算法。新算法以核心对象领域中所有对象的代表对象为种子对象来扩展类,从而减少区域查询次数,降低I/O开销,实现快速聚类,对二维空间数据测试表明：快速算法能够有效地对大规模数据库进行聚类,速度上数倍于已有DBSCAN算法。     

一种改进的DBSCAN算法及其应用

对网络流量等大规模数据,基于密度的DBSCAN聚类算法收敛时间过长、对某些流量聚类效果欠佳。在基于隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model,HMM）的流量识别研究背景下,提出一种改进的DBSCAN算法,从减少每次区域查询次数及查询时间两方面提高算法的时间效率和准确率。并创新性地采用分治策略将新算法应用于自动构建网络协议的HMM模型。实验结果表明,改进的DBSCAN算法在保证聚类准确率的同时大大提高了时间效率,并能通过对网络流数据包进行聚类,正确完成网络协议HMM模型的自动建模。     

基于相对密度的多耦合文本聚类算法*

针对现有的空间向量模型在进行文本表示时忽略词条的位置和词条间关系的问题,提出了一种基于相对密度的多耦合文本聚类算法。该算法在基于相对密度的聚类方法基础上,根据相对密度越小本文相似性越小这一事实,将相对密度转化为文本相似度,融入了传统DBSCAN密度算法,并对核心对象的选取进行了优化,。实验结果表明,与改进的K-means文本聚类和改进的DBSCAN文本聚类算法相比,本算法在文本聚类中更高效、聚类质量更优。     

基于密度核心的出租车载客轨迹聚类算法

目前常见的轨迹聚类大多基于OPTICS、DBSCAN和K-means等算法,但这些聚类方法的时间复杂度随着轨迹数量的增加会大幅上升。针对该问题,提出一种基于密度核心的轨迹聚类算法。通过引入密度核心的概念,设计轨迹密度计算函数以获取聚类簇的致密核心轨迹,同时利用出租车载客轨迹自身的方向和速度等属性提取轨迹特征点,减少轨迹数据量。在此基础上,根据聚类簇中致密核心轨迹与参与聚类轨迹的相似度距离判断轨迹的匹配程度,进而聚合相似轨迹,并将聚类结果储存在聚类节点中。实验结果表明,与TRACLUS和OPTICS聚类算法相比,该算法能够得到更准确的聚类效果,并且时间效率更高。     

融合网格划分和DBSCAN的改进聚类算法

针对基于密度的噪声应用空间聚类算法（density based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN）计算复杂度较高以及无法聚类多密度数据集等问题,提出了一种网格聚类算法和DBSCAN相结合的融合聚类算法（G_FDBSCAN）。利用网格划分技术将数据集划分为稀疏区域和密集区域,分而治之,降低计算的时间复杂度和采用全局参数引起的聚类误差;改进传统的DBSCAN聚算法得到FDBSCAN,将密集区域中网格聚类的结果作为一个整体参与后续的聚类,在网格划分基础上进行邻域检索,减少邻域检索和类扩展过程中对象的无效查询和重复查询,进一步减少时间开销。理论分析和实验测试表明,改进后的算法与DBSCAN算法、DPC算法、KMEANS算法、BIRCH算法和CBSCAN算法相比,在聚类结果接近或达到最优的情况下,聚类效率分别平均提升了24倍、11倍、2倍、3倍和1倍。     

一种基于DBSCAN算法的代码包层次重构改进方法

在包层次的代码重构研究中,为了得到“高内聚、低耦合”的软件结构,层次聚类算法因其简单有效、聚类精度高等特点被认为是一种较好的软件聚类方法。但是,层次聚类算法时间复杂度高,不利于处理较大规模的软件。而基于密度聚类的DBSCAN算法则与之相反,具有较快的聚类速度,但是精度却较低。因此,提出一种基于DBSCAN的软件层次聚类算法,利用DBSCAN算法所产生的类来约束层次聚类算法的聚类空间,该算法可以保持层次聚类算法的精度不变,且它的时间复杂度介于DBSCAN和层次聚类算法之间。实验结果表明,该算法可以有效地对软件进行合理划分,并通过专家评判、模块划分度量指标和算法运行时间对比来表明其比其他常用聚类算法的性能更好。     

基于KD树改进的DBSCAN聚类算法

针对DBSCAN聚类算法随着数据量增大,耗时越发非常严重的问题,提出一种基于KD树改进的DBSCAN算法(以下简称KD-DBSCAN).通过KD树对数据集进行划分,构造邻域对象集,提前区分出噪声点和核心点,避免聚类过程中对噪声的邻域集计算以及加快了核心点对象的邻域集查询速度.文中以浮动车GPS数据为实验数据,对比传统D...     

Greedy DBSCAN:一种针对多密度聚类的DBSCAN改进算法*

针对基于密度的DBSCAN算法对于输入参数敏感、无法聚类多密度数据集等问题,提出了一种贪心的DBSCAN改进算法（Greedy DBSCAN）。算法仅需输入一个参数MinPts,采用贪心策略自适应地寻找Eps半径参数进行簇发现,利用相对稠密度识别和判定噪声数据,在随机寻找核对象过程中使用邻域查询方式提升算法效率,最终通过簇的合并产生最终的聚类结果。实验结果表明,改进后的算法能有效地分离噪声数据,识别多密度簇,聚类准确度较高。     

FDBSCAN:一种快速 DBSCAN算法

聚类分析是一门重要的技术 ,在数据挖掘、统计数据分析、模式匹配和图象处理等领域具有广泛的应用前景 .目前 ,人们已经提出了许多聚类算法 .其中 ,DBSCAN是一种性能优越的基于密度的空间聚类算法 .利用基于密度的聚类概念 ,用户只需输入一个参数 ,DBSCAN算法就能够发现任意形状的类 ,并可以有效地处理噪声 .文章提出了一种加快 DBSCAN算法的方法 .新算法以核心对象邻域中所有对象的代表对象为种子对象来扩展类 ,从而减少区域查询次数 ,降低 I/ O开销 .实验结果表明 ,FDBSCAN能够有效地     

一种基于四叉树的快速聚类算法

以DBSCAN算法为基础,提出一种基于四叉树的快速聚类算法。新算法选择处于核心点的中空球形邻域中的点作为种子点来扩展类,大大减少区域查询的次数,降低I／O开销;使用快速生成的四叉树进行区域查询,在提高查询效率的同时,有效缩短构造空间索引的时间。文中对二维模拟数据和真实数据进行测试,结果表明新算法是有效的。     

改进的快速DBSCAN算法

针对DBSCAN算法时间性能低效的问题,分析快速聚类过程中丢失对象的原因,提出一种新的改进算法IF-DBSCAN.该算法在不丢失对象的基础上,通过选取核心对象邻域中的代表对象来扩展类,从而减少邻域查询次数,提高了算法的时间性能.实验结果表明,IF-DBSCAN算法是正确和高效的.     

基于最小生成树的密度聚类算法研究

传统DBSCAN算法对密度分布不均匀的不平衡数据集的聚类效果并不理想,同时传统算法的聚类结果对邻域半径(Eps)以及核心点阈值(MinPts)敏感.针对以上问题,改进了传统算法,提出了一种基于最小生成树的密度聚类算法(MST-DBSCAN).由于对象之间的距离对聚类结果影响较大,为了更好地表示对象之间的距离特性,首先使...     

Approaches for scaling DBSCAN algorithm to large spatial databases

The huge amount of information stored in datablases owned by coporations(e.g.retail,financial,telecom) has spurred a tremendous interest in the area of knowledge discovery and data mining.Clustering.in data mining,is a useful technique for discovering intersting data distributions and patterns in the underlying data,and has many application fields,such as statistical data analysis,pattern recognition,image processsing,and other business application,s Although researchers have been working on clustering algorithms for decades,and a lot of algorithms for clustering have been developed,there is still no efficient algorithm for clustering very large databases and high dimensional data,As an outstanding representative of clustering algorithms,DBSCAN algorithm shows good performance in spatial data clustering.However,for large spatial databases,DBSCAN requires large volume of memory supprot and could incur substatial I/O costs because it operates directly on the entrie database,In this paper,several approaches are proposed to scale DBSCAN algorithm to large spatial databases.To begin with,a fast DBSCAN algorithm is developed.which considerably speeeds up the original DBSCAN algorithm,Then a sampling based DBSCAN algorithm,a partitioning-based DBSCAN algorithm,and a parallel DBSCAN algorithm are introduced consecutively.Following that ,based on the above-proposed algorithms,a synthetic algorithm is also given,Finally,some experimental results are given to demonstrate the effectiveness and efficiency of these algorithms.