一种改进的DBSCAN聚类融合算法及应用

• 作者: 魏育华 黄衍标
• 来源期刊: 科技与生活
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类融合 DBSCAN 密度 RoboCup型组数据融合
• 年，卷（期）: 2011,（14）
• 页码范围: 173
• 页数: 1页
• 分类号: TP391.41

摘要

DBSCAN高密度聚类是数据挖掘中聚类算法里常用的一种分析方法，它能找出样本比较密集的部分并概括出样本相对比较集中的类。本文通过分析DBSCAN算法特点并对其缺陷加以改进运用于Rohocup中型组机器人数据融合系统，实验结果表明运用DBscAN算法可以大幅度提高机器人目标定位的准确性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	魏育华		30	23	2.0	4.0
2	黄衍标		6	2	1.0	1.0