【摘 要】
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针对具有噪声的基于密度的空间聚类（DBSCAN）算法使用固定参数Eps和Minpts，导致多密度的数据聚类效果不理想的问题，提出了一种适合多密度的DBSCAN改进算法。对数据进行预处理，识别
【机 构】
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华北电力大学电子与通信工程系,江南大学物联网技术应用教育部工程研究中心
【基金项目】
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中央高校基础研究资助项目(JUSRP51510,JUSRP51635B)
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针对具有噪声的基于密度的空间聚类（DBSCAN）算法使用固定参数Eps和Minpts，导致多密度的数据聚类效果不理想的问题，提出了一种适合多密度的DBSCAN改进算法。对数据进行预处理，识别出每个数据对象周围的密度，据此自动生成适合本区域密度的密度阈值。聚类结束前，采用密度阈值进行扩展聚类；进行下一个簇的聚类时自动生成适合本区域的密度阈值，依次进行，直到达到聚类停止条件。大量实验表明：所提算法能有效地对多密度，任意形状的数据进行聚类。
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