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1、重慶大學碩士學位論文針對非均勻數(shù)據(jù)集的DBSCAN過濾式改進算法姓名:吳林敏申請學位級別:碩士專業(yè):計算機系統(tǒng)結(jié)構(gòu)指導教師:熊忠陽20090601重慶大學碩十學位論文英文摘要ABSTRACTDataMiningfindsoutconnotatiVe,unknownandpotentiallyValua_bleknowledgeaIldmlesClusteringisoneoftheimportantresearchfieldsindat
2、aminingClusteringistheprocessof伊oupingphysicalorabstractsetsintoseVeralsimilarclustersTheclustersproducedbyclusteringaresetsofdataobjectsOneobjectissimilartotheotherobjectsinthesarnecluster,andisdifI’erentfromtheobjectsi
3、ndifferentclustersIIlmanyapplications,theobjectsinthesanleclustercaIlbetreatedasawholeWhenanalyzingabig,complicated,continuousdatabaseOrtotallyunknownstructures,clusteringisaVeryusefult001Atpresent,clusteringanalysisalgo
4、rithmcanbesortedintoseVerall(inds:p礬itionmethod,llierarchymethod,densitybasedmethod,griddingbasedmethodandmodelbasedmethodDBSCANalgorithmisatypicaldensitybasedmethodThemeritsofDBSCAN砌ethatitcanfindsout抽itraryshapecluster
5、s,anditsclusteringresultish鋤dlyinnuencedbynoisepointsTheshonpointsofDBSCAN孤elistedasf01lows:First,iftheValuesoftheseglobalVariablesarenotappropriate,thenclusteringresultcouldbeinfluencedSecond,whenthedistributionofdatase
6、tsisuneVen,theclusteringqualityisVerypoorForthedisadVantagesofDBSCAN,theDBSCANalgorithmbasedonfiltrationaJgorit№isproposedAtthesa玎1etime,thealgorithmalsocoulddecreasetheregionqueryFirst,thealgorithmcalculatesthek—distoft
7、hedatasets,andthenuses1dimensionclusteringtogetalltheclustersARerthenoiseclustersareremoVed,theclustersthatcanrepresenttheprimaurydensitiescouldbeobtainedSecond,theimproVedalgoritIlIIlgetsseVeralValuesofparameterZ≯sfordi
8、f佗rentdensities,andproVidesforthefiltrationAftergotpar鋤eterZ≯研,theimproVedalgorithmusesdif億rentValuesof上≯研toclusterthedatasets,andthenfindoutclustersfbrthedatasetsForthenextprocess,thepointsthathaVebeenclusteredareignore
9、d,whichavoidsm砌dngbothdenserareasandsparseronesasoneclusterTheimproVedalgoritllIIlusesl—dimensionclusteringtoget2≯毋,andthenusesdif億rentValuesof正≯研toclusterSo,whenthedistributionofdatasetsisuneven,theclusteringresultsofim
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