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传统的DBSCAN算法对邻域阈值MinPts与邻域半径值ε两个参数敏感,当数据集中存在密度分布不均匀的类别时,传统DBSCAN算法难以设定两个参数;针对这些问题,引进自然邻居算法对DBSCAN进行改进,使用自然邻居算法得出核心点,并通过核心点之间的邻域关系,自适应获取每个核心点的邻域半径值。
基于自然邻居改进的DBSCAN算法
【摘 要】
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传统的DBSCAN算法对邻域阈值MinPts与邻域半径值ε两个参数敏感,当数据集中存在密度分布不均匀的类别时,传统DBSCAN算法难以设定两个参数;针对这些问题,引进自然邻居算法对DB
【机 构】
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重庆大学计算机学院
【出 处】
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现代计算机：上下旬
【发表日期】
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2018年9期
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