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基于DBSCAN的批量更新聚类算法
被引量:
6
1
作者
易宝林
伍仪强
+1 位作者
丰大洋
张小莉
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第2期63-64,67,共3页
为更新批量数据,提出一种基于DBSCAN的新聚类方法。该算法通过扫描原对象确定它们同增量对象间的关系,得到一个相关对象集,同时根据该相关对象和增量对象之间的关系获得新的聚类结果。实验结果表明,该算法与DBSCAN是等价的,能更有效地...
为更新批量数据,提出一种基于DBSCAN的新聚类方法。该算法通过扫描原对象确定它们同增量对象间的关系,得到一个相关对象集,同时根据该相关对象和增量对象之间的关系获得新的聚类结果。实验结果表明,该算法与DBSCAN是等价的,能更有效地解决批量数据更新时的增量聚类问题。
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关键词
空间数据挖掘
增量聚类
空间数据库
批量更新聚类算法
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职称材料
题名
基于DBSCAN的批量更新聚类算法
被引量:
6
1
作者
易宝林
伍仪强
丰大洋
张小莉
机构
华中师范大学计算机科学系
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第2期63-64,67,共3页
文摘
为更新批量数据,提出一种基于DBSCAN的新聚类方法。该算法通过扫描原对象确定它们同增量对象间的关系,得到一个相关对象集,同时根据该相关对象和增量对象之间的关系获得新的聚类结果。实验结果表明,该算法与DBSCAN是等价的,能更有效地解决批量数据更新时的增量聚类问题。
关键词
空间数据挖掘
增量聚类
空间数据库
批量更新聚类算法
Keywords
spatial
data
mining
increment
clustering
spatial
database
batch
update
clustering
algorithm
(
buca
)
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于DBSCAN的批量更新聚类算法
易宝林
伍仪强
丰大洋
张小莉
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009
6
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