文件名称：论文研究-基于数据交叠分区的并行DBSCAN算法.pdf
文件大小：101KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-08-11 12:48:32
大规模数据库,聚类,数据交叠分区,DBSCAN算法,并行计算
DBSCAN是基于密度的聚类算法的一个典型代表，它对空间数据库聚类有很好的性能。然而，在对大规模数据库聚类时，DBSCAN需要大量内存支持并伴随着I/O开销。随着高性能计算机的发展，特别是集群式计算机的出现，提供了一种解决DBSCAN算法缺陷的方法。测试表明，它极大地降低了DBSCAN对时间和空间的需要。