【摘 要】
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针对目前在含有噪声点的数据集中,边界点检测效率低、参数阈值范围不容易确定的问题,利用在边界点的Eps邻域内,边界点同其它对象组成的向量夹角中至少存在一个比较大的角邻域
【机 构】
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新疆大学,信息科学与工程学院,新疆,乌鲁木齐,830046
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针对目前在含有噪声点的数据集中,边界点检测效率低、参数阈值范围不容易确定的问题,利用在边界点的Eps邻域内,边界点同其它对象组成的向量夹角中至少存在一个比较大的角邻域,并且该角邻域内不再含有其它对象的特点,以及在空间中噪声点分布比较稀疏的特点,提出了一种新的边界点的检测算法IBORA(an Improved BOundaRy points detection based on Angle),实验结果表明IBORA能在含有噪声点/孤立点的不同形状、大小的数据集上有效地检测出边界点,执行效率高.
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