一种改进的DBSCAN聚类融合算法及应用 (3).pdf

【DBSCAN聚类算法概述】 DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的空间聚类算法，常用于数据挖掘中的高密度区域识别。它的主要优势在于能够发现任意形状的聚类，同时有效地处理噪声点。DBSCAN算法的核心思想是通过密度相连性来确定聚类，即如果一个点的邻域内有足够多的点（超过预设的最小点数Minpts），那么这个点被标记为核心点，并以此为中心形成一个聚类。如果一个点的邻域内点的数量不足Minpts，那么这个点可能被视为边界点或噪声点。 【DBSCAN算法的优缺点】 DBSCAN的优点： 1. 不需要预先指定聚类数量。 2. 能够发现任意形状的聚类。 3. 对噪声点的处理能力强，能自动排除噪声。 4. 聚类速度较快。 DBSCAN的缺点： 1. 参数选择（EPS和Minpts）对聚类结果影响较大，需要人为设定。 2. 当数据分布密度不均匀或者聚类间的距离差距大时，聚类效果可能不佳。 【改进的DBSCAN算法】 针对DBSCAN的不足，本文提出了改进的DBSCAN算法。在RoboCup中型组机器人数据融合系统中，作者观察到目标定位数据呈现出正态分布的特性。因此，他们利用这一特性对DBSCAN算法进行了优化。改进主要包括以下两个方面： 1. **数据结构优化**：采用邻接表作为数据结构，便于处理点之间的邻域关系。邻接表由基表和链接表组成，基表存储每个点的信息（ID、核心点/边界点标志、使用标志、坐标），链接表则用于连接邻域内的其他点。 2. **算法改进**：在邻接表的基础上执行聚类运算。根据实际应用场景设定参数（如EPS=0.3m，Minpts=2）。然后，遍历邻接表，检查每个点的状态。核心点将发起新的聚类，非核心点会被标记并可能在后续的收尾处理中处理。 【应用实例——RoboCup中型组足球机器人比赛】 在RoboCup中型组足球机器人比赛中，目标如球和对方机器人的位置以二维坐标表示。改进后的DBSCAN算法能够帮助机器人更准确地定位目标。通过利用目标定位数据的正态分布特征，算法可以更好地适应比赛环境，提高目标识别的准确性。 【总结】 DBSCAN算法是一种强大的聚类工具，尤其在处理复杂形状的聚类和噪声点时表现出色。通过对算法进行特定场景下的优化，如在RoboCup中型组机器人比赛中的应用，可以进一步提升聚类性能，从而增强机器人的目标定位能力。然而，DBSCAN的参数选择仍是挑战，需要结合具体应用领域的知识进行适当调整。