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一种基于密度的面向线段的聚类算法
1
作者
康大伟
陈天滋
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2007年第11期2760-2762,2780,共4页
分析了密度聚类算法(DBSCAN)的局限性,在此基础上提出了一种基于密度的面向线段的聚类方法,将DBSCAN中聚类的对象由点转变为线段。在对点聚类的基础上,研究了线段聚类的特点。该算法可以有效处理分布不均匀的线段对象集,发现分布密度不...
分析了密度聚类算法(DBSCAN)的局限性,在此基础上提出了一种基于密度的面向线段的聚类方法,将DBSCAN中聚类的对象由点转变为线段。在对点聚类的基础上,研究了线段聚类的特点。该算法可以有效处理分布不均匀的线段对象集,发现分布密度不同的各种簇。通过试验证明了该方法的可行性与有效性。
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关键词
DBSCAN
聚类
面向线段的聚类
对象
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职称材料
题名
一种基于密度的面向线段的聚类算法
1
作者
康大伟
陈天滋
机构
江苏大学计算机科学与通信工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2007年第11期2760-2762,2780,共4页
文摘
分析了密度聚类算法(DBSCAN)的局限性,在此基础上提出了一种基于密度的面向线段的聚类方法,将DBSCAN中聚类的对象由点转变为线段。在对点聚类的基础上,研究了线段聚类的特点。该算法可以有效处理分布不均匀的线段对象集,发现分布密度不同的各种簇。通过试验证明了该方法的可行性与有效性。
关键词
DBSCAN
聚类
面向线段的聚类
对象
Keywords
Density
Based
Spatial
clustering
of
AppLications
with
Noise
（DBSCAN）
cluster
line
oriented
clustering
object
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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作者
出处
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1
一种基于密度的面向线段的聚类算法
康大伟
陈天滋
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2007
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