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摘要:
DBSCAN算法需要人为确定Eps和min Pts两个参数,导致聚类结果的准确度直接取决于用户对参数的选择,因此提出一种新的参数确定方法,采用非参数核密度估计理论分析数据样本的分布特征来自动确定 Eps和min Pts参数,避免了聚类过程的人工干预,实现聚类过程的自动化.理论分析和实验结果表明,该方法能够选择合理的Eps和min Pts参数,并得到了较高准确度的聚类结果.
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文献信息
篇名 DBSCAN算法中参数的自适应确定
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 一种经典的基于密度的聚类算法(DBSCAN) 核密度估计 自适应 聚类
年,卷(期) 2016,(3) 所属期刊栏目 大数据与云计算
研究方向 页码范围 70-73,80
页数 5页 分类号 TP301
字数 3740字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1402-0278
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 罗可 长沙理工大学计算机与通信工程学院 92 1085 16.0 28.0
2 李宗林 长沙理工大学计算机与通信工程学院 1 39 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (40)
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研究主题发展历程
节点文献
一种经典的基于密度的聚类算法(DBSCAN)
核密度估计
自适应
聚类
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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