【摘 要】
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对数据挖掘中基于密度聚类的相关概念和算法进行了讨论,对OPTICS(O rdering Pointers to Iden-tify the C lustering Structure)算法聚类分析的正确性给以了证明。以DBSCAN,O
【机 构】
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南京邮电大学,南京邮电大学,南京航空航天大学
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对数据挖掘中基于密度聚类的相关概念和算法进行了讨论,对OPTICS(O rdering Pointers to Iden-tify the C lustering Structure)算法聚类分析的正确性给以了证明。以DBSCAN,OPTICS为基础,提出了一种基于密度的简单有效的聚类算法。新算法主要在ε-邻域查询和种子队列的更新两个方面作了改进,给出了一种简单、效率较高的邻域查询方法-哈希表法,即对整个数据集合或部分数据作网格化处理。测试结果表明新算法能够有效地对大规模数据进行聚类,效率较高。
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