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基于动态近邻的DBSCAN算法
基于动态近邻的DBSCAN算法
作者:
李阳
樊锁海
马骊
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
动态近邻
DBSCAN算法
K 近邻
近邻密度
相对密度变化率
摘要:
针对DBSCAN算法聚类参数敏感不易获取、参数固定无法适应密度不均匀数据等问题。提出了动态近邻的概念,即聚类参数随密度动态变化。设计了用于调整动态参数的近邻规模演化算法,即通过限制相对密度变化率,逐步调整近邻规模。最后根据动态的近邻规模,重新定义了DBSCAN算法核心对象的概念,并设计了基于动态近邻的DN-DBSCAN算法。仿真结果表明,DN-DBSCAN能够有效识别非凸及密度分布不均匀的数据样本,聚类效果优于传统DBSCAN算法和其他经典改进算法。
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篇名
基于动态近邻的DBSCAN算法
来源期刊
计算机工程与应用
学科
工学
关键词
动态近邻
DBSCAN算法
K 近邻
近邻密度
相对密度变化率
年,卷(期)
2016,(20)
所属期刊栏目
大数据与云计算
研究方向
页码范围
80-85
页数
6页
分类号
TP18
字数
5406字
语种
中文
DOI
10.3778/j.issn.1002-8331.1412-0119
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
樊锁海
暨南大学信息科学技术学院
40
200
9.0
11.0
2
李阳
暨南大学信息科学技术学院
23
110
6.0
9.0
3
马骊
暨南大学信息科学技术学院
3
33
3.0
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传播情况
被引次数趋势
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引证文献(5)
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引证文献(4)
二级引证文献(4)
研究主题发展历程
节点文献
动态近邻
DBSCAN算法
K 近邻
近邻密度
相对密度变化率
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
主办单位:
华北计算技术研究所
出版周期:
半月刊
ISSN:
1002-8331
CN:
11-2127/TP
开本:
大16开
出版地:
北京619信箱26分箱
邮发代号:
82-605
创刊时间:
1964
语种:
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
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