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改进的基于DBSCAN的空间聚类算法研究

作者:王全; 杨国梁; 蔺明明数据挖掘空间数据挖掘聚类分析dbscan

摘要:针对DBSCAN算法I/O开销和内存消耗大的缺点,提出了基于层次合并的密度算法.该算法减少了DBSCAN算法中需要查询的点的数量,从而克服了DBSCAN算法I/O开销和内存消耗大的缺点.算法分析表明该算法对DBSCAN的改进是有效的.

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湖南理工学院学报·自然科学版

《湖南理工学院学报·自然科学版》(季刊)创刊于1988年,由湖南省教育厅主管,湖南理工学院主办,CN刊号为:43-1421/N,自创刊以来,颇受业界和广大读者的关注和好评。 《湖南理工学院学报·自然科学版》自创刊以来有33篇论文被国内、外权威文摘收录。期刊先后被清华大学主办的中国学术期刊(光盘版)理工A辑和国家科技部万方数据资源系统数字化期刊网收集,并经国际期刊咨询室推荐进入美国数学评论(MR)检索系统。

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