【摘 要】
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具有噪声的基于密度的聚类方法（Density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN）在数据规模上的扩展性较差。本文在其基础上提出一种改进算法——具有噪
【机 构】
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伊犁师范学院电子与信息工程学院,南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,江苏省公安厅物证鉴定中心
【基金项目】
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江苏省社会发展（BE2010638）资助项目
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具有噪声的基于密度的聚类方法（Density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN）在数据规模上的扩展性较差。本文在其基础上提出一种改进算法——具有噪声的基于密度的快速聚类方法（Fast-density-based spatial clustering of applications with noise,F-DBSCAN）,对核心对象邻域中的对象只作标记,不再进行扩展检查,通过判断核心对象邻域中是否存在已标记对象来实现簇合并
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