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DBSCAN聚类算法能够从含有噪音的空间数据中发现任意形状的聚类,但人工确定参数的方式制约了DBSCAN算法的聚类能力.提出了一种自动确定参数MinPts和EPs的新方法.首先根据近邻距离曲线的变化情况确定合适的MinPts值,然后在第MinPts条近邻距离曲线上寻找斜率明显变化点作为Eps的值.实验表明,改进后的算法相对于初始DBSCAN算法,实现了参数的自动确定并具有更好的聚类能力。