【摘 要】
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针对基于密度带有“噪声”的空间聚类应用（DBSCAN）聚类算法存在的3个主要问题：输入参数敏感、对内存要求高、数据分布不均匀时影响聚类效果，提出了一种基于遗传方法的DBSCAN算法
【机 构】
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华南理工大学计算机科学与工程学院,厦门大学信息科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助(50474033)
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针对基于密度带有“噪声”的空间聚类应用（DBSCAN）聚类算法存在的3个主要问题：输入参数敏感、对内存要求高、数据分布不均匀时影响聚类效果，提出了一种基于遗传方法的DBSCAN算法改进方案数据分区中使用遗传思想的DBSCAN算法（DPDGA）来提高聚类质量．利用遗传算法改进K—means算法来获取初始聚类中心；对数据进行划分，在此基础上对划分的每一部分使用DBSCAN算法进行聚类；合并聚类的结果．仿真实验表明，新方法较好解决了传统DBSCAN聚类算法存在的问题，在聚类效率和聚类效果方面均优于传统DBSCA
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