计算机应用研究

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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