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提出了一种改进的HL-DBSCAN聚类算法，即基于分级的密度聚类算法的改进算法。该算法的时间复杂度较HL—DBSCAN聚类算法小，其适用范围更广，更能体现聚簇的规律，分类精度更高。文章给出了改进的HL-DBSCAN聚类算法的实验结果，证明了改进的HL—DBSCAN算法在文本聚类处理中的可行性。
一种改进的HL—DBSCAN聚类算法在Web文本挖掘上的应用
【摘 要】
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提出了一种改进的HL-DBSCAN聚类算法，即基于分级的密度聚类算法的改进算法。该算法的时间复杂度较HL—DBSCAN聚类算法小，其适用范围更广，更能体现聚簇的规律，分类精度更高。文章
【机 构】
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漳州师范学院数学系,漳州师范学院新闻传播系
【出 处】
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计算机时代
【发表日期】
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2008年9期
【基金项目】
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漳州师范学院科研基金项目（SK07002）
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