文件名称：论文研究-GreedyDBSCAN：一种针对多密度聚类的DBSCAN改进算法.pdf
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文件格式：PDF
更新时间：2022-08-11 16:07:11
多密度,贪心策略,相对稠密度,邻域查询,噪声数据,DBSCAN聚类
针对基于密度的DBSCAN算法对于输入参数敏感、无法聚类多密度数据集等问题，提出了一种贪心的DBSCAN改进算法（greedy DBSCAN）。算法仅需输入一个参数MinPts，采用贪心策略自适应地寻找Eps半径参数进行簇发现，利用相对稠密度识别和判定噪声数据，在随机寻找核对象过程中使用邻域查询方式提升算法效率，最终通过簇的合并产生最终的聚类结果。实验结果表明，改进后的算法能有效地分离噪声数据，识别多密度簇，聚类准确度较高。