基于数据场的改进DBSCAN聚类算法 - 第十二届中国Rough集与软计算学术会议、第六届中国Web智能学术研讨会及第六届中国粒计算学术研讨会联合学术会议.pdf

本文提出一种基于数据场的改进DBSCAN聚类算法，旨在解决传统DBSCAN在处理高维、非均匀分布数据时的不足。通过引入数据场概念，增强对数据密度的感知能力，提升聚类效果。该方法在多个数据集上进行了实验验证，结果表明改进算法在聚类精度和稳定性方面优于传统方法。

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2025-12-14 16:50 上传 基于数据场的改进DBSCAN聚类算法 - 第十二届中国Rough集与软计算学术会议、第六届中国Web智能学术研讨会及第六届中国粒计算学术研讨会联合学术会议.pdf

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