改进k值自动获取VDBSCAN聚类算法

• 作者: 张继福 蔡江辉 赵文冲
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 变密度 VDBSCAN k值获取 k-VDBSCAN 点间距离特征
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 所属期刊栏目: 软件技术?算法
• 页码范围: 131-136
• 页数: 6页
• 字数: 4707字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.005325

摘要

针对DBSCAN聚类算法不能对变密度分布数据集进行有效聚类， VDBSCAN算法借助k-dist图来自动获取各个密度层次的数据对象的邻域半径，解决了具有不同密度层次分布数据集的聚类问题。 k-VDBSCAN算法通过对k值的自动获取，减小了VDBSCAN中参数k对最终聚类结果的影响。针对k值的自动获取，在原有的k-VDBSCAN聚类算法基础上，依据数据集本身，利用数据对象间距离的特征，提出了一种k值改进自动获取聚类算法。理论分析与实验结果表明，新的改进算法能够有效的自动获得参数k的值，并且在聚类结果、时间效率方面都有明显的提高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡江辉	太原科技大学计算机科学与技术学院	33	114	6.0	9.0
2	张继福	太原科技大学计算机科学与技术学院	94	600	14.0	20.0
3	赵文冲	太原科技大学计算机科学与技术学院	3	11	2.0	3.0