一种改进的DBSCAN聚类融合算法及应用

DBSCAN高密度聚类是数据挖掘中聚类算法里常用的一种分析方法，它能找出样本比较密集的部分并概括出样本相对比较集中的类。本文通过分析DBSCAN算法特点并对其缺陷加以改进运用于Rohocup中型组机器人数据融合系统，实验结果表明运用DBscAN算法可以大幅度提高机器人目标定位的准确性。