针对计算机兵棋推演数据的特点,提出了一种基于密度的快速聚类算法—基于密度的快速空间聚类算法(quick density based spatial clustering of applications with noise,QDBSCAN),目的是通过聚类检测孤立点,快速定位地面部队兵力部署上...针对计算机兵棋推演数据的特点,提出了一种基于密度的快速聚类算法—基于密度的快速空间聚类算法(quick density based spatial clustering of applications with noise,QDBSCAN),目的是通过聚类检测孤立点,快速定位地面部队兵力部署上的缺陷。QDBSCAN算法在基于密度的空间聚类算法(density based spatial cluste-ring of applications with noise,DBSCAN)算法的基础上做了相关改进:在邻近度度量上提出了最短可行路径的概念,使聚类更符合计算机兵棋的规则;动态设置密度参数;采用提出的代表对象选择方法来减少对对象邻域的判断次数;按区域对数据进行分组以缩小聚类规模。实验表明,QDBSCAN算法的性能在数据规模较大的情况下,明显优于DBSCAN算法。展开更多
文摘针对计算机兵棋推演数据的特点,提出了一种基于密度的快速聚类算法—基于密度的快速空间聚类算法(quick density based spatial clustering of applications with noise,QDBSCAN),目的是通过聚类检测孤立点,快速定位地面部队兵力部署上的缺陷。QDBSCAN算法在基于密度的空间聚类算法(density based spatial cluste-ring of applications with noise,DBSCAN)算法的基础上做了相关改进:在邻近度度量上提出了最短可行路径的概念,使聚类更符合计算机兵棋的规则;动态设置密度参数;采用提出的代表对象选择方法来减少对对象邻域的判断次数;按区域对数据进行分组以缩小聚类规模。实验表明,QDBSCAN算法的性能在数据规模较大的情况下,明显优于DBSCAN算法。
