【摘 要】
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针对密度聚类算法DBSCAN无法处理变化密度的问题,提出一种初始点优化与参数自适应的改进算法。利用初始点优化方法确定全局密度最大的点,结合该点和数据集自身的特征,自适应
【基金项目】
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国家留学基金资助项目(201308320030);江苏省自然科学基金资助项目(BK20140165)
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针对密度聚类算法DBSCAN无法处理变化密度的问题,提出一种初始点优化与参数自适应的改进算法。利用初始点优化方法确定全局密度最大的点,结合该点和数据集自身的特征,自适应得到DBSCAN算法聚类出当前簇所需要的合适参数。该算法能够为不同密度的簇自适应设置不同的参数,而且优先对高密度簇进行聚类,即能对变化密度的数据集进行聚类。实验结果表明,该算法可以发现任意形状、大小和变化密度的簇,解决数据重叠和簇内密度不均匀问题,具有较高的聚类准确率。
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