论文研究-基于数据交叠分区的并行DBSCAN算法.pdf

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DBSCAN是基于密度的聚类算法的一个典型代表,它对空间数据库聚类有很好的性能。然而,在对大规模数据库聚类时,DBSCAN需要大量内存支持并伴随着I/O开销。随着高性能计算机的发展,特别是集群式计算机的出现,提供了一种解决DBSCAN算法缺陷的方法。测试表明,它极大地降低了DBSCAN对时间和空间的需要。
l80 一法总观时·通信耗时 原始效据厍 数据预处里和发分区 执行基于父叠分区 并行 DESCAN算法 不满足天关结果佔 否满足要求 输出柔类结职 图3 OPDBSCAN相对加速比曲线图图4运行流程图

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