【摘 要】
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针对空间局部密度变化和需要用户输入参数的空间聚类问题,提出自适应局部密度变化的空间聚类方法。借助Delaunay三角网构建空间邻近关系的优势,首先给出点密度的度量标准,即
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针对空间局部密度变化和需要用户输入参数的空间聚类问题,提出自适应局部密度变化的空间聚类方法。借助Delaunay三角网构建空间邻近关系的优势,首先给出点密度的度量标准,即与点直接相连的边长度均值。将核点定义为一阶邻域中至少存在一个密度相似点,在此基础上应用广度优先搜索算法对一阶邻域进行搜索,对密度相似的核点进行扩展,将密度远小于核点密度的点作为簇的边界点。在判断点密度是否相似时,根据已加入核点的平均密度和密度变化率自动调整参数值。通过模拟实验,对比DBSCAN算法实验结果,对提出的算法进行验证。实验结果表
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