一种改进的mpts-HDBSCAN算法

• 作者: 傅秀芬 王荣荣
• 来源期刊: 广东工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类 数据分区 mpts-HDBSCAN算法 合并子类
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 页码范围: 49-53,58
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 3097字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12052/gdutxb.170011

摘要

聚类分析是非监督模式分类的一个重要分支.DBSCAN算法是基于密度聚类的最常见算法,且具有可发现任意形状的簇并且对噪声点不敏感等优点而得到广泛研究与应用.本文首先研究了DBSCAN所存在的一些问题,以及当前基于DBSCAN算法改进算法所存在的不足.其次,对于mpts-HDBSCAN算法处理密度分布不均匀数据聚类效果不理想的情况,提出了一种新的分区算法.分区算法根据数据分布的直方图确定分组数据,根据分区阈值这个标准来确定是否对数据进行划分处理;然后运用mpts-HDBSCAN算法对划分后的子数据进行聚类,并对聚类的结果进行合并.实验结果表明,改进后的算法对于处理密度不均匀数据具有更好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	傅秀芬	广东工业大学计算机学院	93	758	14.0	20.0
2	王荣荣	广东工业大学计算机学院	1	1	1.0	1.0