【作者】 马帅； 宋国杰； 唐世渭； 杨冬青； 王腾蛟；

【机构】 北京大学计算机科学技术系； 北京大学视觉与听觉信息处理国家重点实验室；

【摘要】 <正>1引言聚类分析是数据挖掘领域中极富挑战性的一个领域,它的一些潜在的应用对分析算法提出了特别的要求,下面是关于聚类的一些典型的要求:可扩更多还原

【Abstract】 Density-based clustering algorithms can discover clusters with arbitrary shape.DBSCAN is a effective spatial clustering algorithm,whose effectiveness is based on the effectiveness of index structures.It needs a great deal of time to establish the data’s index structure,so this dependency weakens the generality and extensibility of DBSCAN.In this paper,we present a new kind of clustering algorithm CDBSCAN,which is based on cell partitioning.The CDBSCAN algorithm can reach high efficiency without the support of index structure,so it is more universal than DBSCAN,and it is easy to extend CDBSCAN algorithm to high dimensional space.更多还原