基于限定区域数据取样的密度聚类算法

• 作者: 周扬 周红芳 赵雪涵
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 密度聚类 数据抽样 核心点 邻域 代表点
• 年，卷（期）: 2012,（8）
• 所属期刊栏目: 数据库技术
• 页码范围: 2182-2185
• 分类号: TP311.13
• 字数: 4478字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.02182

摘要

传统密度算法DBSCAN与DBRS的缺点在于时间性能和聚类精度均较低,为此,提出一种结合限定区域数据取样技术的密度聚类算法——DBLRS.该算法在不增加时间和空间复杂度的基础上利用参数Eps查找核心点的邻域点和扩展点,并在限定区域(Eps,2Eps)内进行数据抽样.实验结果表明,限定区域内选取代表点进行簇的扩充降低了大簇分裂的概率,提高了算法效率与聚类精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周红芳	西安理工大学计算机科学与工程学院	20	365	7.0	19.0
2	赵雪涵	西安理工大学计算机科学与工程学院	2	14	2.0	2.0
3	周扬	西安理工大学计算机科学与工程学院	3	17	2.0	3.0