【摘 要】
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该文研究一类基于密度概念的空间聚类算法 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applicationwith Noise)以及广义的DBSCAN算法GDBSCAN(Generalized DBSCAN),这类算法
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该文研究一类基于密度概念的空间聚类算法 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applicationwith Noise)以及广义的DBSCAN算法GDBSCAN(Generalized DBSCAN),这类算法的显著优点是能发现任意形状的聚类,对用户领域知识方面的要求少,且对噪声点不敏感.目前,这些算法已被广泛应用于天文、地理、生物和商务等领域.DBSCAN和GDBSCAN算法需要用户输入两个参数Eps(邻域半径)和MinCard(密度阈值).该文揭示了DBSCAN和GDBSCAN选取参数方法的局限性:面对大量数据时,很难选择MinCard的值.在邻域半径不变的条件下,密度阈值过高,会产生很多的类,这样很难准确描述聚类的内部结构;而密度阈值过低,则会产生很少的类,甚至只产生一个由所有点组成的类,这样就很难区分噪声点.为了克服这一局限性,该文对参数的选取提出了改进方法:引入平均密度的思想,即假设空间点在区域内是均匀分布的,将区域划分成大小相等的网格,网格大小的选取使得每个网格内都能分配到一定数量的空间点,每个网格内平均数量分配的多少用一个权值来调整.这种方法提高了参数选取的准确率,减少了算法为选取合适的参数而运行的次数,使得算法能够在少数运行次数内得到满意的结果.
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