文件名称：论文研究-针对非均匀数据集的DBSCAN过滤式改进算法.pdf
文件大小：659KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-08-11 16:02:26
聚类,DBSCAN,过滤,非均匀密度,数据挖掘
针对在数据分布不均匀时，由于DBSCAN使用统一的全局变量，使得聚类的效果差，提出了一种基于过滤的DBSCAN算法。该算法的思想是：在调用传统的DBSCAN算法前，先对数据集进行预处理，针对所有点的k-dist数据进行一维聚类，自动计算出不同的Eps；然后再根据每个Eps分别调用传统的DBSCAN算法，从而找出非均匀数据集的各种聚类。实验结果表明，改进算法对密度不均匀的数据能够有效聚类。