一个改进的基于DBSCAN的空间聚类算法研究

DBSCAN是一个基于密度的聚类算法。该算法将具有足够高密度的区域划分为簇,并可以在带有“噪声”的空间数据库中发现任意形状的聚类。但DBSCAN算法没有考虑非空间属性,且DBSCAN算法需扫描空间数据库中每个点的ε-邻域来寻找聚类,这使得DBSCAN算法的应用受到了一定的局限。文中提出了一种基于DBSCAN的算法,可以处理非空间属性,同时又可以加快聚类的速度。     

一种改进的空间聚类算法

空间聚类是空间数据挖掘中一个非常重要的方法.本文在分析DBSCAN算法不足的基础上,提出一种改进的空间聚类算法(AISCA).为了能够有效处理大规模空间数据库,算法采用一种新的抽样技术.另外,通过引入匹配邻域的概念,使得算法在聚类时不仅考虑空间属性也考虑非空间属性.二维空间数据测试结果表明算法是可行、有效的.     

一种改进的基于密度的抽样聚类算法

基于密度的聚类算法DBSCAN是一种有效的空间聚类算法,它能够发现任意形状的聚类并且有效地处理噪声。然而,DBSCAN算法也有一些缺点,例如,①在聚类时只考虑空间属性没有考虑非空间属性;②在对大规模空间数据库进行聚类分析时需要较大的内存支持和I/O消耗。为此,在分析DBSCAN算法不足的基础上,提出了一种改进的基于密度的抽样聚类(improved density-based spatial clustering algorithm with sampling,IDBSCAS)算法,使之能够有效地处理大规模空间数据库,并且它不仅考虑了空间属性也考虑了非空间属性。2维空间数据的测试结果表明,该算法是可行、有效的。     

基于密度的空间聚类算法研究

基于密度的聚类算法作为数据挖掘方法中的一种主要方法,不仅可以从数据集中发现任意形状的簇,而且可以观察到一个并发的、完整的聚类结构,以及具有对噪声数据不敏感的特点.针对目前常用的几种基于密度的聚类算法及改进算法进行讨论,分析了这些密度聚类算法各自的优缺点,并且以地理信息系统为应用研究背景,提出了基于密度的聚类算法与GIS相结合,通过对多维数据属性特征的提取,扩展到多维数据的处理,在三维空间地形数据中的分析中取得了高效的聚类结果.     

基于密度的空间聚类算法研究

基于密度的聚类算法作为数据挖掘方法中的一种主要方法,不仅可以从数据集中发现任意形状的簇,而且可以观察到一个并发的、完整的聚类结构,以及具有对噪声数据不敏感的特点。针对目前常用的几种基于密度的聚类算法及改进算法进行讨论,分析了这些密度聚类算法各自的优缺点,并且以地理信息系统为应用研究背景,提出了基于密度的聚类算法与GIS相结合,通过对多维数据属性特征的提取,扩展到多维数据的处理,在三维空间地形数据中的分析中取得了高效的聚类结果。     

一个基于DBSCAN聚类算法的实现

高密度聚类作为数据挖掘中聚类算法的一种分析方法,它能找到样本比较密集的部分,并且概括出样本相对比较集中的类。分析了传统的聚类算法及局限性,讨论了一个基于高密度聚类算法的实现过程,使得算法可自动发现高维子空间,处理高维数据表格,得到较快的聚类速度和最佳的聚类效果。     

DBSCAN在非空间属性处理上的扩展

在很多有效的聚类算法中,DBSCAN算法对于聚类空间数据有着非常好的性能,依赖于基于密度的聚类定义,DBSCAN可以发现任意形状的聚类,而且执行效率很高。但是,DBSCAN没有考虑非空间属性,而非空间属性对聚类的结果也起着十分重要的作用。在DBscAN的基础上,参考DBRS的概念,进一步考虑了非空间属性的数据类型,从而提出了可以处理空间和非空间数据的新的聚类方法,并给出了主要的算法。     

基于DBSCAN的批量更新聚类算法

为更新批量数据,提出一种基于DBSCAN的新聚类方法。该算法通过扫描原对象确定它们同增量对象间的关系,得到一个相关对象集,同时根据该相关对象和增量对象之间的关系获得新的聚类结果。实验结果表明,该算法与DBSCAN是等价的,能更有效地解决批量数据更新时的增量聚类问题。     

基于DBSCAN算法的电子邮件地址聚类系统

目前犯罪组织的严密性和隐蔽性日益增强,电子邮件的广泛应用更为犯罪分子的分散隐匿提供了便利条件.为了解决重点监控对象选择问题,设计了电子邮件地址聚类系统.系统根据电子邮件地址之间的收发关系,构建出电子邮件地址的相似度测量属性,利用基于密度聚类方法中的DBSCAN算法,对电子邮件地址关系紧密程度进行划分,找出较为活跃的电子邮件地址,缩小了电子邮件地址查阅范围,提高了电子邮件信息分析处理的针对性和有效性.     

基于DBSCAN聚类算法的研究与实现

高密度聚类作为数据挖掘中聚类算法的一种分析方法,它能找到样本比较密集的部分,并且概括出样本相对比较集中的类。文中分析了传统的聚类算法及局限性,讨论了一个基于高密度聚类算法的实现过程,使得算法可自动发现高维子空间,处理高维数据表格,得到较快的聚类速度和最佳的聚类效果。     

基于改进DBSCAN算法的文本聚类

目前多数聚类算法不能很好地适应文本聚类的快速自适应需求。为此,论述DBSCAN算法的基本原理和实现过程,提出一种基于改进DBSCAN算法的文本聚类算法,利用最小二乘法降低文本向量的维度,并创建一种应用于DBSCAN算法的簇关系树结构。实验结果表明,该算法能自适应地进行文本聚类,且与DBSCAN相比,准确率较高。     

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...     

基于自适应蜂群优化的DBSCAN聚类算法

针对传统的DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise，DBSCAN）聚类算法全局参数设置不合理、参数选取困难、无法识别重叠模块的问题，以及人工蜂群优化算法（Artificial Bees Colony，ABC）后期收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷进行了研究，提出一种基于自适应人工蜂群优化DBSCAN的聚类算法IABC-DBSCAN。该算法将截断选择机制与锦标赛选择机制相结合，提出一种截断-锦标赛选择机制（Truncation-Championship Selection Mechanism，TCSM），以增强种群多样性、避免跟随蜂选择蜜源陷入局部最优的缺陷；提出一种自适应步长策略（Adaptive Step Strategy，ASS）动态调整跟随蜂的搜索方式，以提高算法局部搜索能力和聚类速度；根据改进的IABC算法动态调节DBSCAN算法中的最优参数，将蜜源位置对应[ε]邻域，蜜源的适应度大小对应DBSCAN的聚类效果，并在多种测试函数和数据集上进行验证。实验结果表明，该算法不仅有效克服ABC和DBSCAN算法的缺陷，且正确率和召回率均有较大提高。     

基于数据场的改进DBSCAN聚类算法

DBSCAN(density based spatial clustering of applications with noise)算法是一种典型的基于密度的聚类算法。该算法可以识别任意形状的类簇,但聚类结果依赖于参数Eps和MinPts的选择,而且对于一些密度差别较大的数据集,可能得不到具有正确类簇个数的聚类结果,也可能将部分数据错分为噪声。为此,利用数据场能较好描述数据分布,反映数据关系的优势,提出了一种基于数据场的改进DBSCAN聚类算法。该算法引入平均势差的概念,在聚类过程中动态地确定每个类的Eps和平均势差,从而能够在一些密度相差较大的数据集上得到较好的聚类结果。实验表明,所提算法的性能优于DBSCAN算法。     

基于改进DBSCAN算法的汽车行驶热区提取方法

随着我国汽车工业的飞速发展,汽车消费迅速膨胀,汽车市场竞争日益加剧.合理选择汽车销售及售后区域对汽车厂家有着十分重要的影响,对重卡车辆生产厂家的影响更加明显.采用车载GPS技术和改进的DBSCAN算法将陕重汽的不同类型车辆的行驶GPS数据进行空间聚类分析,最终得到不同车辆的活动热点地区分布数据;分析得到的数据对今后车辆的设计、销售及售后的相关决策问题有着重要的参考价值.     

基于GIS的空间聚类算法研究

面对目前的聚类方法的局限性和空间聚类的特殊性,从基于目标函数聚类的概念出发,以GIS的空间数据管理和空间分析为技术支持,探讨了空间样本间直接可达距离、间接可达距离和可达成本的计算方法。随机选择k个样本作为聚类中心点,以空间样本到各聚类中心点的可达距离为样本划分依据,以空间样本到其聚类中心点的可达成本的总和为聚类目标函数,引入遗传算法,提出一种基于GIS的空间聚类算法。最后,通过实例进行了算法测试。     

改进的自适应参数DBSCAN聚类算法

针对传统DBSCAN算法需要人工输入[Eps]和[MinPts]参数，且参数选择不合理导致聚类准确率低的问题，提出了一种改进的自适应参数密度聚类算法。采用核密度估计确定[Eps]和[MinPts]参数的合理区间，通过分析数据局部密度特点确定簇数，根据合理区间内的参数值进行聚类，计算满足簇数条件时的轮廓系数，最大轮廓系数对应的参数即为最优参数。在4种经典数据集上进行对比实验，结果表明，该算法能够自动选择最优的[Eps]和[MinPts]参数，准确率平均提高6.1%。