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高密度聚类作为数据挖掘中聚类算法的一种分析方法,它能找到样本比较密集的部分,并且概括出样本相对比较集中的类.分析了传统的聚类算法及局限性,讨论了一个基于高密度聚类算法的实现过程,使得算法可自动发现高维子空间,处理高维数据表格,得到较快的聚类速度和最佳的聚类效果.
一个基于DBSCAN聚类算法的实现
【摘 要】
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高密度聚类作为数据挖掘中聚类算法的一种分析方法,它能找到样本比较密集的部分,并且概括出样本相对比较集中的类.分析了传统的聚类算法及局限性,讨论了一个基于高密度聚类算
【机 构】
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湖北民族学院信息工程学院,湖南文理学院计算机系
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2004年13期
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(973计划)，湖南省自然科学基金
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