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[会议论文] 作者：韩利钊,,
来源：江南大学 年份：2018
随着计算机的普及和物联网的发展,信息大爆炸的时代已经来临。每天的数据以TB、PB甚至更大的单位更新。数据的不断增大,促使数据获取技术和数据存储技术,也实现了突飞猛进的...
[期刊论文] 作者：钱雪忠, 韩利钊, 罗靖, 宋威,,
来源：软件导刊 年份：2017
现有大多数多密度聚类算法存在参数依赖性较高、精确度较低的问题。提出一种基于网格相对密度差的扩展聚类算法（ECRGDD）的改进算法,即基于动态的网格相对密度差聚类算法（CDGRDD）......
[期刊论文] 作者：罗靖, 钱雪忠, 韩利钊, 宋威,,
来源：计算机工程与应用 年份：2017
SUBCLU高维子空间聚类算法在自底向上搜索最大兴趣子空间类的过程中不断迭代产生中间类，这些中间类的产生消耗了大量时间，针对这一问题，提出改进算法BDFS-SUBCLU，采用一种带回溯......
[期刊论文] 作者：韩利钊,钱雪忠,罗靖,宋威,,
来源：计算机应用研究 年份：2018
DBSCAN聚类算法使用固定的Eps和min Pts,处理多密度的数据效果不理想,并且算法的时间复杂度为O(N2)。针对以上问题,提出一种基于区域划分的DBSCAN多密度聚类算法。算法利用网格相对密度差把数据空间划分成密度不同的区域,每个区域的Eps根据该区域的密度计算自动......
[期刊论文] 作者：侯思祖, 韩思雨, 韩利钊, 钱雪忠,,
来源：传感器与微系统 年份：2018
针对具有噪声的基于密度的空间聚类（DBSCAN）算法使用固定参数Eps和Minpts，导致多密度的数据聚类效果不理想的问题，提出了一种适合多密度的DBSCAN改进算法。对数据进行预处理，识别......
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