VDBSCAN:变密度聚类算法

• 作者: 刘鹏 周董
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 变密度聚类算法 基于密度的聚类 DBSCAN 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2009,（11）
• 所属期刊栏目: 数据库、信号与信息处理
• 页码范围: 137-141,153
• 页数: 6页
• 分类号: TP301
• 字数: 6657字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.11.042

摘要

传统的密度聚类算法不能识别并聚类多个不同密度的簇.对此提出了变密度聚类算法VDBSCAN,针对密度不稳定的数据集,可有效识别并同时聚类不同密度的簇,避免合并和遗漏.VDBSCAN算法的基本思想是:根据k-dist图和DK分析,对数据集中的不同密度层次自动选择一组Eps值,分别调用DBSCAN算法.不同的Eps值,能够找到不同密度的簇.4个二维数据集实验验证了VDBSCAN算法的有效性,表明VDBSCAN算法可以有效地聚类密度不均匀的数据集,且参数Eps的自动选择方法也是有效的和健壮的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘鹏	上海财经大学信息管理与工程学院	27	365	7.0	19.0
2	周董	上海财经大学信息管理与工程学院	7	121	4.0	7.0