一种改进的DBSCAN算法

• 作者: 唐亮
• 来源期刊: 电脑知识与技术：学术交流
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类 DBSCAN算法 邻域 核心对象
• 年，卷（期）: 2017,（2X）
• 页码范围: 132-133
• 页数: 2页
• 分类号: TP311.13

摘要

DBSCAN算法是基于密度的聚类算法,传统的DBSCAN聚类算法在聚类过程中需要遍历核心点邻域里的点,这就大大增加了DBSCAN算法的运行时间。针对DBSCAN算法时间性能低效的问题,提出一种新的改进的DBSCAN算法。该算法在不丢失对象的基础上,通过改变遍历核心对象邻域点选取方式来扩展类,从减少每次区域查询次数及查询时间,提高了算法的时间性能。实验结果表明,改进的DBSCAN算法是正确和高效的。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐亮	山东科技大学计算机科学与工程学院	2	2	1.0	1.0