【摘 要】
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针对DBSCAN聚类算法不能对变密度分布数据集进行有效聚类,VDBSCAN算法借助k-dist图来自动获取各个密度层次的数据对象的邻域半径,解决了具有不同密度层次分布数据集的聚类问
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针对DBSCAN聚类算法不能对变密度分布数据集进行有效聚类,VDBSCAN算法借助k-dist图来自动获取各个密度层次的数据对象的邻域半径,解决了具有不同密度层次分布数据集的聚类问题.k-VDBSCAN算法通过对k值的自动获取,减小了VDBSCAN中参数k对最终聚类结果的影响.针对k值的自动获取,在原有的k-VDBSCAN聚类算法基础上,依据数据集本身,利用数据对象间距离的特征,提出了一种k值改进自动获取聚类算法.理论分析与实验结果表明,新的改进算法能够有效的自动获得参数k的值,并且在聚类结果、时间效率方
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