论文研究-基于密度与网格的聚类算法的改进.pdf

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针对传统基于密度树网格聚类算法中存在人为设置密度阈值、重复查询邻域内对象以及边界点处理不当等问题,提出了一种改进的基于密度与网格的聚类算法。该算法首先将全部网格的平均密度值作为其密度阈值,避免了人为设置密度阈值的偏差;其次采用自适应算法确定密度半径,使其能适用到动态的聚类中;然后采用对邻域外未标记的点作为下一个核心点,依据分类情况进行扩展,对邻域对象的查询不再出现重复;最后对边界点进行了处理,增强了算法的聚类精度。实验结果表明,改进的算法在时间的效率及精度方面均有提高,并且能更好地适应聚类的动态性。

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