基于数据交叠分区的并行DBSCAN算法

• 作者: 刘宗田 宋明
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 大规模数据库 聚类 数据交叠分区 DBSCAN算法 并行计算
• 年，卷（期）: 2004,（7）
• 所属期刊栏目: 研究研讨
• 页码范围: 17-20
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2004.07.005

摘要

DBSCAN是基于密度的聚类算法的一个典型代表,它对空间数据库聚类有很好的性能.然而,在对大规模数据库聚类时,DBSCAN需要大量内存支持并伴随着I/O开销.随着高性能计算机的发展,特别是集群式计算机的出现,提供了一种解决DBSCAN算法缺陷的方法.测试表明,它极大地降低了DBSCAN对时间和空间的需要.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘宗田	上海大学计算机工程与科学学院	155	2834	28.0	47.0
2	宋明	上海大学计算机工程与科学学院	1	45	1.0	1.0