【摘 要】
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聚类是数据挖掘领域中的一个重要研究课题.聚类技术在许多领域有着广泛的应用.基于密度的聚类算法DBSCAN是一种有效的空间聚类算法,它能够发现任意形状的类并且有效地处理噪
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聚类是数据挖掘领域中的一个重要研究课题.聚类技术在许多领域有着广泛的应用.基于密度的聚类算法DBSCAN是一种有效的空间聚类算法,它能够发现任意形状的类并且有效地处理噪声,用户只需输入一个参数就可以进行聚类分析.但是,DBSCAN算法在对大规模空间数据库进行聚类分析时需要较大的内存支持和I/O消耗.本文在分析DBSCAN算法不足的基础上,提出一种基于数据取样的DBSCAN算法,使之能够有效地处理大规模空间数据库.二维空间数据测试结果表明本文算法是可行、有效的.
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