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DBSCAN高密度聚类是数据挖掘中聚类算法里常用的一种分析方法，它能找出样本比较密集的部分并概括出样本相对比较集中的类。本文通过分析DBSCAN算法特点并对其缺陷加以改进运用于Rohocup中型组机器人数据融合系统，实验结果表明运用DBscAN算法可以大幅度提高机器人目标定位的准确性。
一种改进的DBSCAN聚类融合算法及应用
【摘 要】
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DBSCAN高密度聚类是数据挖掘中聚类算法里常用的一种分析方法，它能找出样本比较密集的部分并概括出样本相对比较集中的类。本文通过分析DBSCAN算法特点并对其缺陷加以改进运用
【机 构】
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广州华立科技职业学院
【出 处】
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科技与生活
【发表日期】
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2011年14期
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