一种改进的DBSCAN算法

• 作者: 夏桂书 苟智坚 赵文 闫振兴
• 来源期刊: 四川师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类 密度 自适应 DBSCAN算法
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 技术应用
• 页码范围: 312-316
• 页数: 5页
• 分类号: TP301
• 字数: 3495字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-8395.2013.02.032

摘要

聚类技术是数据挖掘中的一项重要技术,它能够根据数据自身的特点将集中的数据划分为簇.DBSCAN是一种经典的基于密度的聚类算法,能发现任意数量和形状的簇,但需设置Eps和MinPts参数,且聚类效果对参数敏感.提出一种改进的DBSCAN算法,该算法采用自适应的Eps参数使得DBSCAN算法能对具有不同密度的簇的数据集进行聚类.仿真实验结果验证了所提算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苟智坚	成都信息工程学院网络工程学院	5	37	3.0	5.0
2	赵文	成都信息工程学院网络工程学院	3	37	3.0	3.0
3	闫振兴	北京理工大学信息与电子学院	1	24	1.0	1.0