基于变参数的DBSCAN算法

• 作者: 付泽强 王晓锋
• 来源期刊: 网络安全技术与应用
• 关键词: 数据挖掘 聚类 密度分布 dbscan Eps
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 安全模型、算法与编程
• 页码范围: 34-36
• 页数: 3页
• 字数: 3554字
• 语种: 中文

摘要

DBSCAN算法是一种常用的基于密度的聚类算法,其优点在于性能较为优越,不受数据的分布状态影响,可以发现不规则形状的簇.但是当数据密度分布是不均匀的时候,半径参数Eps的设定值会对聚类结果产生巨大影响.为了提高算法的聚类效果,提出了一种基于变参数的DBSCAN算法.该算法根据分布不均匀的数据密度,运用一维聚类产生对应的不同半径参数Eps,然后使用不同的参数依次对数据进行聚类.实验结果表明,改进后的算法聚类质量更高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晓锋	江南大学物联网工程学院	48	89	5.0	7.0
2	付泽强	江南大学物联网工程学院	2	1	1.0	1.0