DBSCAN算法优化及在村镇管理决策中的应用

作     者：彭波 史春雷 高万林 Peng Bo;Shi Chunlei;Gao Wanlin

作者机构：中国农业大学信息与电气工程学院北京100083 

出 版 物：《农业机械学报》 (Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery)

年 卷 期：2016年第47卷第10期

页      面：346-350页

核心收录：

学科分类：08[工学] 0835[工学-软件工程] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家星火计划项目(2015GA600002) 

主　　题：数据挖掘 空间聚类 村镇管理 DBSCAN算法 

摘      要：作为空间数据挖掘技术中的一种,带有噪声的空间聚类应用算法(DBSCAN算法)是基于密度的聚类算法,其可以从空间数据库中发现任意形状的聚类。本文研究了基于密度的空间聚类算法优化原理及实现过程,分析了原始DBSCAN算法存在的问题,通过避免公共领域对象的重复查询,减少对核心对象邻域查询的计算,优化后算法的时间效率提高了33.73%。将优化后的DBSCAN算法应用于村镇网格化管理,可对网格化管理系统中的数据记录进行有效挖掘,为村镇管理工作提供信息和辅助决策。