基于方形邻域的网格密度聚类算法
Grid density clustering algorithm based on square neighborhood
江西理工大学 信息工程学院, 江西 赣州 341400
摘要
针对大数据聚类低效的问题，提出一种方形邻域快速网格密度聚类算法（square-neighborhood and grid-based DBSCAN，SGBSCAN）。首先给出方形邻域密度聚类定义，利用方形邻域代替圆形邻域，降低时间复杂度；其次提出方形邻域密度聚类的grid概念，快速确定高密度区域内核心点与数据点之间的密度关系；最后提出grid密度簇，利用网格之间的关系加快密度簇的形成。算法应用于16个数据集，分别与已有文献算法进行对比，结果表明所提算法在聚类效率方面有显著提升，数据量越大算法效率提升越明显，且该算法适用于多维数据的聚类。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61762046)
江西省自然科学基金资助项目(20161BAB212048)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.12.0883
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第6期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1735-1740
文章编号: 1001-3695(2020)06-026-1735-06
发布历史
[2020-06-05] 印刷出版
引用本文
兰红, 朱合隆. 基于方形邻域的网格密度聚类算法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (6): 1735-1740. (Lan Hong, Zhu Helong. Grid density clustering algorithm based on square neighborhood [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (6): 1735-1740. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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