【摘 要】
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为有效改善基于密度的聚类算法的聚类效果,提出了判定顺序聚类算法的聚类合理性的形式判据,简述了其神经生物学证据,并据此给出了可有效改善DBSCAN算法的聚类精度和时间效率
【机 构】
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天津大学电子信息工程学院,天津大学电子信息工程学院,天津大学管理学院
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为有效改善基于密度的聚类算法的聚类效果,提出了判定顺序聚类算法的聚类合理性的形式判据,简述了其神经生物学证据,并据此给出了可有效改善DBSCAN算法的聚类精度和时间效率的新算法DBSCANJZPoll.该算法首先以随机处理次序多次执行一个顺序依赖的子进程;再根据子进程的各次执行结果,由'合理聚类'的形式判据和简单的统计原则确定最终聚类结果.在聚类精度方面,仿真实验表明,DBSCANJZPoll可有效处理密度不均匀的样本集,聚类效果显著优于DBSCAN.在时间效率方面,理论分析表明,对于中高
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