基于维度距离的混合属性密度聚类算法研究

来源 :浙江工业大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：nosmallstar2

【摘要】

：

DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法.针对该算法在处理混合属性数据上的不足,采用面向维度的距离的思想,对不同类型的数据定义不同的相似度度量方法和不同的相似度阈值,减少

【作者】

：

吴天虹黄德才翁挺马晨明

【机构】

：

浙江工业大学信息工程学院

【出处】

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浙江工业大学学报

【发表日期】

：

2009年4期

【关键词】

：

数据挖掘聚类混合属性密度 data mining clustering mixed attributes density

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DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法.针对该算法在处理混合属性数据上的不足,采用面向维度的距离的思想,对不同类型的数据定义不同的相似度度量方法和不同的相似度阈值,减少了对全局相似度阈值的依赖,提出了一种新的适合混合属性数据聚类的算法M-DBSCAN.仿真表明新算法有效解决了DBSCAN算法无法处理混合属性数据的缺点,对混合属性数据有较好的聚类效果.

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