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国内刊号：51-1196/TP
国际刊号：1001-3695
发布日期:
作者：兰红,朱合隆,
单位：江西理工大学信息工程学院,江西赣州341400；
关键词：聚类分析,密度聚类,方形邻域,网格,网格簇,
基金：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)；；
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。
来源：2020年第6期
《计算机应用研究》期刊编辑部
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