【摘 要】
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针对DBSCAN算法无法处理变化密度的问题,提出一种基于变化密度的自适应空间聚类方法.采用密度变化率来识别不同密度的簇之间的边界,且运行时自动调整参数的值.将密度定义为一
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（11003027）.
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针对DBSCAN算法无法处理变化密度的问题,提出一种基于变化密度的自适应空间聚类方法.采用密度变化率来识别不同密度的簇之间的边界,且运行时自动调整参数的值.将密度定义为一个点到其第k个最近邻居的距离,若一个点的邻居的密度与该点密度的变化率小于用户给定阈值,则为相似邻居.定义核点为最邻近邻居中至少有k个是相似邻居的点,在此基础上应用DBSCAN算法进行广度优先搜索,将密度相似并且距离可达的核点及其最邻近邻居标记为同一个簇.在判断相似邻居时,根据已加入的核点的平均密度和密度变化率自动调整参数值.实验结果表明,
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