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·448· 浙江工业大学学报 第37卷 测试结果如图3所示.图3(a,b)所示的结果参考文献: Jiawei,KAMBERM.Data andtech— 说明本算法可以发现圆形的簇和任意形状的簇, [1]HAN mining:concepts KaufmannPublishers.2001: 图3(c)中包含夹杂在10%噪声中的4个簇,从聚 niques[M].NewYork:Morgan 25】. 类结果可知本算法可以正确的排除噪声的干扰, [2]MARQUESJ P.Pattern concepts,methodsand recognition 识别出数据集中包含的簇.由上面的仿真看以看 UniversityPress,2002: applications[M].Beijing;Tsinghua 到,当设置适当的参数e和MinPts时,M—DBSCAN51—74. Zhexue.Extensionstothek-means 算法可以在有噪声的情况下有效的发现任意形状 [3]HUANG algorithm(or datasetswith values[J].Data 的簇. clusteringlarge categorical and MiningKnowledgeDiscovcry.1998,2(3):283—304. to BARBARAD,CHEN self-similaritycluster [43 Ping.Using 4结束语 data andKnowledge large sets[J].DataMining Discovery, 2003,7(2):I23一152. 笔者利用面向维度的距离的思想来改进基于密 Is]赵立江,黄永青,刘玉龙.改进的混合属性数据聚类算法[J].计 度的算法,扩展了DBSCAN算法处理同时包含数值 算机工程与设计.2007,28(20):4850—4852. based

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