一种改进的 DBscan聚类算法

• 作者: 侯效礼 安计勇 韩海英
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: DBscan 核心点 二次聚类 轮廓系数
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 页码范围: 68-71
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 语种: 中文

摘要

提出一种改进的DBscan聚类算法。该算法的改进基于以下两点：（1）针对DBscan算法核心点随机选取导致计算量大的缺点，提出选取距离最远且在ε距离内点的个数大于M inpts的点为核心点的方法；（2）针对DBscan算法由于ε和M inpts参数全局唯一性导致聚类质量差的缺点，提出二次聚类的方法，即计算被误判的噪声点到各个族中心的距离，把该噪声点归入距离最近的族。同时，算法采用轮廓系数来衡量算法的聚类质量。实验结果表明该算法相比原始的DBscan聚类算法具有更好的执行效率和聚类质量。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	安计勇	中国矿业大学计算机科学与技术学院	12	65	5.0	8.0
2	侯效礼	中国矿业大学图文信息中心	9	26	3.0	5.0
3	韩海英	中国矿业大学图文信息中心	3	9	1.0	3.0