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...
因此,优化和改进聚类算法是非常必要的。 首先,聚类算法的优化可以从数据预处理方面入手。通常,聚类算法应该在数据预处理后进行。例如,对于缺失数据的处理,可以采用插值、删除或替换等方法。对于异常值的处理,可以采用离群点处理方法。对于数据归一化,可以采用标准化或缩放等方法。 其次,聚类算法的优化也可以从相似度...
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 Ep s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解决数据对象的增加和...
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...
DBSCAN算法是一种典型的基于密度的聚类算法。该算法可以识别任意形状的类簇,但聚类结果依赖于参数Eps和MinPts的选择,而且对于一些密度差别较大的数据集,可能得不到具有正确类簇个数的聚类结果,也可能将部分数据错分为噪声。为此,利用数据场能较好描述数据分布,反映数据关系的优势,提出了一种基于数据场的改进DBSCAN聚类...
本文 针对 K-Dmeans 算法中原始数据聚类效果不佳的情况,对此算法进行改进。 即提出了中心-边缘的系统框架结 构,同时在数据集边缘节点进行数据聚类时提出了微簇概念,即边缘节点的数据按照规律进行二次细化聚类, 再将聚类结果直接传输给中心节点,由中心节点对再次聚类的数据进行整合。 简化了数据在各站点传输时的 ...
在P2PK-Means算法的基础上,提出了一种改进的数据聚类算法DK-Means.该算法不需要所有节点进行全局同步,只需要在直接相连的节点间进行通信,同时利用本地保存的直接相邻节点聚类信息来减少节点间的通信次数,从而减少整个网络的通信开销.与P2PK-Means算法的实验结果对比表明,...
在这种情况下,对分类型数据的聚类算法研究就显得尤为重要.而分类型数据由于其数据的复杂性以及不可量化性,对其进行聚类算法研究面临着许多困难,研究成果远不如数值型数据聚类算法丰硕,可探索空间以及改进空间巨大.本文基于现有分类型数据聚类算法进行改进研究,提出了几种优于基础算法的改进聚类算法,本文所做工作主要如下...
并对聚类分析中常用的K-MEANS算法进行了改进,提出了一种新的K-MEANS算法:利用平方误差和的下降速度来自动确定参数k的最佳取值,克服了传统算法中参数k的取值较难确定的问题;在选取初始均值点时,根据初始均值点的距离阀值来使初始均值点的分布尽量离散,克服了传统算法在运行过程中迭代次数波动较大且易陷入局部最优解...
摘要 本发明公开了一种基于改进的DBSCAN算法的船舶轨迹聚类分析方法,包括如下步骤:S1、从AIS数据库中提取有效的船舶轨迹数据;S2、采用融合距离MD进行轨迹相似性度量,获取轨迹间融合后的最短超轨迹;S3、采用二次时间O(mn)计算最短超轨迹的长度;S4、从轨迹的长度中获得融合距离MD;S5、确定改进后的DBSCAN算法的全局参数...