S-DBSCAN：一种基于DBSCAN发现高密度簇的算法
文献类型：期刊论文
| 作者 | 孙鹏2 ; 韩承德1; 曾涛3
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| 刊名 | 高技术通讯
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| 出版日期 | 2012 |
| 卷号 | 22.0期号:006页码:589 |
| 关键词 | 基于密度的带有噪声的空间聚类（DBSCAN） S-DBSCAN 高密度簇 聚类 参 数可变 |
| ISSN号 | 1002-0470 |
| 英文摘要 | 针对基于密度的带有噪声的空间聚类（DBSCAN）算法用于交互式数据挖掘时用户经常调整算法参数以发现感兴趣的知识以及数据集相对稳定的特点，提出了一种基于DBSCAN发现高密度簇的算法—S-DBSCAN算法，确定了需调整的算法参数——对象的邻域范围8（Eps）和满足核心对象条件的￡邻域内最小对象个数MinPts，阐述了参数8与MinPts的3种适合S-DBSCAN算法的变化情况，并给出了相应的证明，同时分析了算法的时间复杂度。在对真实和合成数据集的测试中，S-DBSCAN算法相比DBSCAN算法具有较好的效率。 |
| 语种 | 英语 |
| 源URL | [http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/35713]  |
| 专题 | 中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文 |
| 作者单位 | 1.中国科学院计算技术研究所 2.中国科学院大学 3.天津师范大学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 孙鹏,韩承德,曾涛. S-DBSCAN：一种基于DBSCAN发现高密度簇的算法[J]. 高技术通讯,2012,22.0(006):589. |
| APA | 孙鹏,韩承德,&曾涛.(2012).S-DBSCAN：一种基于DBSCAN发现高密度簇的算法.高技术通讯,22.0(006),589. |
| MLA | 孙鹏,et al."S-DBSCAN：一种基于DBSCAN发现高密度簇的算法".高技术通讯 22.0.006(2012):589. |
入库方式： OAI收割
来源：计算技术研究所
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