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基于DBSCAN的非均匀数据集过滤式改进算法研究.pdf

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简介：
本文探讨了一种针对非均匀分布数据集优化的DBSCAN算法改进方法，通过引入过滤机制提升聚类效果和运行效率。 针对数据分布不均匀的问题，由于DBSCAN算法使用统一的全局变量导致聚类效果不佳，提出了一种基于过滤机制的改进DBSCAN算法。该方法首先对原始数据集进行预处理，并通过分析每个点的k-dist值来进行一维聚类，自动确定不同的Eps参数；然后根据这些不同Eps值分别运行传统DBSCAN算法，以适应密度不均匀的数据分布并实现有效聚类。实验结果表明，改进后的算法能够显著提高对非均匀数据集的聚类效果。

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