基于DBSCAN的批量更新聚类算法

• 作者: 丰大洋 伍仪强 张小莉 易宝林
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 空间数据挖掘 增量聚类 空间数据库 批量更新聚类算法
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 所属期刊栏目: 软件技术与数据库
• 页码范围: 63-64,67
• 页数: 3页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3962字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2009.02.023

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	易宝林	华中师范大学计算机科学系	9	59	5.0	7.0
2	丰大洋	华中师范大学计算机科学系	2	16	2.0	2.0
3	伍仪强	华中师范大学计算机科学系	2	16	2.0	2.0
4	张小莉	华中师范大学计算机科学系	3	19	3.0	3.0