【摘 要】
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针对基于密度的噪声应用空间聚类算法（density based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN）计算复杂度较高以及无法聚类多密度数据集等问题，提出了一种网格聚类算法和DBSCAN相结合的融合聚类算法（G＿FDBSCAN）。利用网格划分技术将数据集划分为稀疏区域和密集区域，分而治之，降低计算的时间复杂度和采用全局参数引起的聚类
【基金项目】
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国家自然科学基金（91746104）；
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针对基于密度的噪声应用空间聚类算法（density based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN）计算复杂度较高以及无法聚类多密度数据集等问题，提出了一种网格聚类算法和DBSCAN相结合的融合聚类算法（G＿FDBSCAN）。利用网格划分技术将数据集划分为稀疏区域和密集区域，分而治之，降低计算的时间复杂度和采用全局参数引起的聚类误差；改进传统的DBSCAN聚算法得到FDBSCAN，将密集区域中网格聚类的结果作为一个整体参与后续的聚类，在网格划分基础上进行邻域检索，减少邻域检索和类扩展过程中对象的无效查询和重复查询，进一步减少时间开销。理论分析和实验测试表明，改进后的算法与DBSCAN算法、DPC算法、KMEANS算法、BIRCH算法和CBSCAN算法相比，在聚类结果接近或达到最优的情况下，聚类效率分别平均提升了24倍、11倍、2倍、3倍和1倍。
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