检索结果-南通市图书馆

计算机工程与应用 2022年第2期58卷 78-85页

作者：万佳胡大裟蒋玉明四川大学计算机学院成都610065 四川省大数据分析与融合应用技术工程实验室成都610065

DBSCAN算法的Eps和MinPts参数需要人为设定,取值不当会导致聚类结果准确度不高,且在密度分布差异大的数据集上,由于参数的全局性,错误地应用于不同密度的簇,导致不能正确地发现簇。针对以上问题,提出一种多密度自适应参数确定算法,利用... 详细信息

DBSCAN算法的Eps和MinPts参数需要人为设定,取值不当会导致聚类结果准确度不高,且在密度分布差异大的数据集上,由于参数的全局性,错误地应用于不同密度的簇,导致不能正确地发现簇。针对以上问题,提出一种多密度自适应参数确定算法,利用经过去噪衰减后的数据集的自身分布特性生成候选Eps和MinPts参数列表,并在簇数趋于稳定的区间内根据去噪级别选取对应的Eps和MinPts作为初始密度阈值。对在该密度阈值条件下聚类产生的噪声数据使用同样的方法生成候选参数列表,选取最优参数,得到新密度阈值,循环该步骤直到噪声数据的数量或密度阈值低于一定程度为止。将不同密度阈值下的聚类结果进行合并。实验结果表明,该算法能够自适应地选取合适的多密度阈值,并在密度分布差异大的数据集上有很好的聚类效果。

关键词： DBSCAN算法去噪衰减多密度阈值自适应

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

欢迎您,

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

欢迎您,

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：