基于高阶差分和网格划分算法的DBSCAN参数自动选取算法
DBSCAN parameter setting based on higher-order difference and grid partition algorithm
江西理工大学 信息工程学院, 江西 赣州 341000
摘要
针对DBSCAN算法中的两个参数eps和minPts通常依靠经验选取所带来的不足，提出一种高阶差分和网格划分相结合的快速DBSCAN自动参数选取算法。首先分析数据集中数据点与参数的关系，通过引入高阶差分算法自动获取eps和minPts两个参数；然后利用网格划分对数据集建立网格索引，优化算法的运行效率，最后针对噪声点过多的数据集提出去极化操作，增强算法的鲁棒性。算法应用于flame等九个数据集，分别与传统DBSCAN和AGD-DBSCAN算法选取的参数进行聚类效果和算法运行效率的对比分析。结果表明提出的基于高阶差分自动选取参数算法是一种有效的DBSCAN 参数自动选取方法，网格划分显著提升了高阶差分算法的性能，去极化操作必要且有效，具有很好的实用性。
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.1001-3695.2019.06.0257
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第11期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 3347-3352
文章编号: 1001-3695(2020)11-030-3347-06
发布历史
[2020-11-05] 印刷出版
引用本文
兰红, 朱合隆. 基于高阶差分和网格划分算法的DBSCAN参数自动选取算法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (11): 3347-3352. (Lan Hong, Zhu Helong. DBSCAN parameter setting based on higher-order difference and grid partition algorithm [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (11): 3347-3352. )
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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