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韩海英

作品数：1 被引量：13H指数：1
供职机构：中国矿业大学更多>>
发文基金：江苏省普通高校研究生科研创新计划项目国家教育部博士点基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇聚类
  • 1篇聚类算法
  • 1篇DBSCAN

机构

  • 1篇中国矿业大学

作者

  • 1篇安计勇
  • 1篇侯效礼
  • 1篇韩海英

传媒

  • 1篇微电子学与计...

年份

  • 1篇2015
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
一种改进的DBscan聚类算法被引量：13
2015年
提出一种改进的DBscan聚类算法.该算法的改进基于以下两点:(1)针对DBscan算法核心点随机选取导致计算量大的缺点,提出选取距离最远且在ε距离内点的个数大于Minpts的点为核心点的方法;(2)针对DBscan算法由于ε和Minpts参数全局唯一性导致聚类质量差的缺点,提出二次聚类的方法,即计算被误判的噪声点到各个族中心的距离,把该噪声点归入距离最近的族.同时,算法采用轮廓系数来衡量算法的聚类质量.实验结果表明该算法相比原始的DBscan聚类算法具有更好的执行效率和聚类质量.
安计勇韩海英侯效礼
关键词：DBSCAN
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共1页<1>
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