DBSCAN

网络聚类算法；密度聚类算法；基于密度的方法

网络释义

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全部全部,聚类算法聚类算法,密度聚类算法密度聚类算法,基于密度的方法基于密度的方法

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1.

And local clustering services include local DBSCAN service , representatives chosen service and the local clustering updating service.

局部挖掘服务又包括局部 DBSCAN 聚类服务、代表点选择服务和局部调整服务；

2.

Then , introduces the incremental DBSCAN algorithms.

然后介绍了增量 DBSCAN 聚类算法；

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3.

The proposed algorithm is compared theoretically with DBSCAN and DBRS, and GDRS is compared with DBSCAN on synthetic and real data sets .

把此算法和 DBSCAN 及 DBRS 算法进行了理论比较，并使用合成和真实数据集对 GDRS 和 DBSCAN 进行了对比。

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4.

Finally , improves on methods about the incremental DBSCAN in a batch mode .

最后针对用于批量更新的增量 DBSCAN 聚类算法，提出了本文的改进方法。

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5.

The experimental results show that IF-DBSCAN algorithm is correct and efficient .

实验结果表明，IF-DBSCAN 算法是正确和高效的。

6.

Local data mining mainly includes three processes, such as local DBSCAN, choosing representatives and updating of the local clustering .

其中，局部挖掘为整个算法的基础，它执行结果的质量好坏直接影响到最终的分布式聚类结果。

8.

On the DBSCAN algorithm , a fast clustering algorithm based on quad-tree was proposed .

以 DBSCAN 算法为基础，提出一种基于四叉树的快速聚类算法。

9.

its efficiency is higher than that of DBSCAN;

比 DBSCAN 算法的聚类效率高；