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一个改进的基于DBSCAN的空间聚类算法研究
引用本文:李杰,贾瑞玉,张璐璐.一个改进的基于DBSCAN的空间聚类算法研究[J].计算机技术与发展,2007,17(1):114-116.
作者姓名:李杰  贾瑞玉  张璐璐
作者单位:安徽大学,计算机科学与技术学院,安徽,合肥,230039
摘    要: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。

关 键 词:空间数据挖掘  聚类  密度  非空间属性

Research on Improving Spatial Clustering Algorithm Based on DBSCAN
LI Jie,JIA Rui-yu,ZHANG Lu-lu.Research on Improving Spatial Clustering Algorithm Based on DBSCAN[J].Computer Technology and Development,2007,17(1):114-116.
Authors:LI Jie  JIA Rui-yu  ZHANG Lu-lu
Abstract:
Keywords:
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