改进的基于DBSCAN的空间聚类算法研究

• 作者: 杨国梁 王全 蔺明明
• 来源期刊: 湖南理工学院学报（自然科学版）
• 关键词: 数据挖掘 空间数据挖掘 聚类分析 DBSCAN
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 28-30
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-5298.2008.04.009

摘要

针对DBSCAN算法I/O开销和内存消耗大的缺点,提出了基于层次合并的密度算法.该算法减少了DBSCAN算法中需要查询的点的数量,从而克服了DBSCAN算法I/O开销和内存消耗大的缺点.算法分析表明该算法对DBSCAN的改进是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨国梁	西安工业大学计算机科学与工程学院	10	42	5.0	6.0
2	王全	西安工业大学计算机科学与工程学院	14	50	5.0	6.0
3	蔺明明	西北工业大学明德学院	1	5	1.0	1.0