【摘 要】
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复杂网络聚类方法可以挖掘复杂网络的结构,对复杂网络的研究具有重要意义。DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法,主要用于对传统数据点集进行聚类。由于复杂网络的特殊性质,
【基金项目】
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北京林业大学大学生科研训练计划(项目号:X201710022145);国家自然基金项目资助(基金号:11501032)
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复杂网络聚类方法可以挖掘复杂网络的结构,对复杂网络的研究具有重要意义。DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法,主要用于对传统数据点集进行聚类。由于复杂网络的特殊性质,对DBSCAN算法进行改进,采用相似度度量法代替传统算法中的欧式距离度量,对复杂网络进行聚类。其优点是聚类快速、可以发现任意形状的聚类、自动确定聚类数以及有效剔除噪声点。
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