一种改进的DBSCAN聚类算法研究与应用.pdf
<h3>一、基本信息</h3><p>文档名称：一种改进的DBSCAN聚类算法研究与应用</p>
<p>文档格式：pdf格式</p>
<p>文档大小：0.52MB</p>
<p>总页数：5页</p>
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<h3>二、简介</h3>
<p>《一种改进的DBSCAN聚类算法研究与应用》是一篇探讨DBSCAN算法优化与实际应用的学术论文。文章针对传统DBSCAN在处理不同密度数据集时的局限性，提出了一种改进方法，通过动态调整邻域半径和密度阈值，提升了算法的适应性和聚类精度。该改进算法在多个真实数据集上进行了测试，结果表明其在聚类效果和运行效率方面均有显著提升。研究还将其应用于实际场景，如图像分割和异常检测，验证了其有效性与实用性。本文为DBSCAN算法的进一步发展提供了新的思路，对相关领域的研究与应用具有重要参考价值。</p>
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<h3>三、预览</h3>
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