1.不需要预先指定簇的数量:传统的聚类算法需要提前指定聚类的数量,但在实际应用中,很难事先知道数据集的真正聚类数量。DBSCAN通过定义邻域半径和最小密度来寻找密度高的区域,并以此为基础进行聚类,不需要预先指定簇的数量。 2.能够识别任意形状的聚类:传统的聚类算法通常只能识别凸形状的聚类,而对于非凸形状的聚类效果...
并在定位阶段联合动态加权K邻近算法进行匹配.首先,使用Hampel算法去除幅值信息的离群点;然后,将改进的DBSCAN算法自动调节参数对数据聚类;最后,用动态加权K邻近算法进行指纹库与实时定位点的匹配.仿真实验表明,在约5×10 m^(2)的定位区域内,DBSCAN算法的平均定位精度达到1.579 m,其中定位精度在2 m内的占比相对于...
针对DBSCAN( Density- Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类算法内存占用率较高的问题,文中将改进的 DBSCAN聚类算法与 Spark平台并行聚类计算理论相结合,对海量数据采用分而治之的办法进行聚类处理,大幅减小了算法对内存的占用率。实验仿真结果表明,所提出的并行计算方法能够有效缓解内存不足的问题,...
本文通过分析DBSCAN算法特点并对其缺陷加以改进运用于RoboCup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。 关键词聚类融合;DBSCAN;密度;RoboCup中型组数据融合 聚类是一种重要的数据分析技术。聚类分析作为统计学的一个分支已经被广泛研究了许多年。而且,聚类分析也已经广泛地...
基于数据场的改进DBSCAN聚类算法摘要:本文提出了一种基于数据场的新的改进DBSCAN聚类算法,该算法利用数据场中的属性信息,通过计算每个数据点到其他数据点之间的距离来对数据点进行聚类并设置相应的参数。该算法可以有效地解决传统DBSCAN
探讨了该算法的特性,并指出了其不足之处;随后从非空间属性的处理和聚类速度的加速两个方面对dBscan 算法进行了改进,简化了搜索树的生成过程,提高了算法效率;最后给出了改进后的算法的具体实现框架.关键词:聚类分析;dBscan ;改进的dBscan 中图分类号:TP31 文献标识码:A 文章编号:1000-7180(200911-0189-04 The ...
基于改进DBSCAN算法的文本聚类
摘要: 针对 基于密度的带有噪声的空间聚类 ( DBSCAN ) 算法存在的不足, 提出 分而治之 和 高效的并行方法对 DBSCAN 算法进行改进. 通过对数据进行划分 , 利用 分而治之 思想减少全 局变量 Eps 值的影响; 利用并行处理方法和降维技术提高聚类效率, 降低 DBSCAN 算法对内存 的较高要求 ; 采用增量式处理方式...
针对DBSCAN聚类算法随着数据量增大, 耗时越发非常严重的问题, 提出一种基于KD树改进的DBSCAN算法 (以下简称KD-DBSCAN). 通过KD树对数据集进行划分, 构造邻域对象集, 提前区分出噪声点和核心点, 避免聚类过程中对噪声的邻域集计算以及加快了核心点对象的邻域集查询速...