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一种改进的快速聚类算法GLDBSCAN
1
作者
陈晓云
祁小丽
敏玉芳
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2009年第9期99-101,111,共4页
本文在基于局部密度的空间聚类算法LDBSCAN的基础上提出了一种基于网格和SP-Tree的快速聚类算法GLDBSCAN。改进算法设计了一种新的对数据空间进行划分的网格划分方法,并采用空间索引SP-Tree来组织网格结构。算法同时提出用网格中心对象...
本文在基于局部密度的空间聚类算法LDBSCAN的基础上提出了一种基于网格和SP-Tree的快速聚类算法GLDBSCAN。改进算法设计了一种新的对数据空间进行划分的网格划分方法,并采用空间索引SP-Tree来组织网格结构。算法同时提出用网格中心对象来代表网格包含的对象集合进行聚类,从而降低聚类时间和I/O消耗,实现快速聚类。实验结果表明,GLDBSCAN算法在不降低LDBSCAN聚类质量的前提下,大大提高了聚类的效率,并且能有效地对大规模数据集进行聚类。
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关键词
LDBSCAN
网格
SP-Tree
中心对象
gldbscan
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职称材料
题名
一种改进的快速聚类算法GLDBSCAN
1
作者
陈晓云
祁小丽
敏玉芳
机构
兰州大学信息科学与工程学院
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2009年第9期99-101,111,共4页
文摘
本文在基于局部密度的空间聚类算法LDBSCAN的基础上提出了一种基于网格和SP-Tree的快速聚类算法GLDBSCAN。改进算法设计了一种新的对数据空间进行划分的网格划分方法,并采用空间索引SP-Tree来组织网格结构。算法同时提出用网格中心对象来代表网格包含的对象集合进行聚类,从而降低聚类时间和I/O消耗,实现快速聚类。实验结果表明,GLDBSCAN算法在不降低LDBSCAN聚类质量的前提下,大大提高了聚类的效率,并且能有效地对大规模数据集进行聚类。
关键词
LDBSCAN
网格
SP-Tree
中心对象
gldbscan
Keywords
LDBSCAN
grid
SP-Tree
representative object
gldbscan
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
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1
一种改进的快速聚类算法GLDBSCAN
陈晓云
祁小丽
敏玉芳
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2009
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