【摘 要】
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聚类是数据挖掘领域中一个重要的分析手段。在基于密度的聚类算法DBSCAN的基础上,针对算法对输入参数较为敏感,以及对多密度层次数据集聚类质量不高的问题,提出了一种改进的
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费科研专项基金资助项目(CDJZR10170009)
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聚类是数据挖掘领域中一个重要的分析手段。在基于密度的聚类算法DBSCAN的基础上,针对算法对输入参数较为敏感,以及对多密度层次数据集聚类质量不高的问题,提出了一种改进的基于区域中心点的密度聚类算法。该算法将不同密度层次的簇视为不同的区域,并基于区域中心点(区域密度最大的点)开始扩展其规模,直至达到由密度比例因子决定的区域边缘。为提高聚类准确率,在簇的扩展过程中,从候选核心点中发现核心点,加强了核心点的选取条件。实验表明,该算法降低了对输入参数的敏感性,改善了对密度分布不均匀数据集聚类效果,提高了聚类准确率。
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