Sammanfattning av denna webbsida: När man analyserar rumsliga databaser eller andra datauppsättningar med rumsliga attribut vill man ofta samla data enligt rumsliga attribut. I den här artikeln beskriver vi en ny densitetsbaserad rumslig klustermetod som kallas DBRS. Algoritmen kan identifiera kluster av vitt skilda former, kluster av varierande densiteter, kluster som är beroende av icke-spatiala attribut och ungefärliga kluster i mycket stora databaser. DBRS uppnår dessa resultat genom att upprepade gånger välja en oklassificerad punkt på måfå och undersöka dess grannskap. Om grannskapet är glest befolkat eller renheten i de punkter i grannskapet är för låg, punkten klassificeras som buller. Annars, om någon punkt i grannskapet är en del av en känd kluster, detta område är ansluten till den kluster. Om ingen av dessa två möjligheter gäller, börjar ett nytt kluster med det här grannskapet. DBRS skalar väl på täta kluster. En heurist föreslås för ungefärlig klusterbildning i mycket stora databaser. Med denna heuristiska kan körtiden minskas avsevärt genom antagandet att ett probabilistiskt kontrollerat antal punkter är buller. En teoretisk jämförelse av DBRS och DBSCAN, en välkänd densitetsbaserad algoritm, ges. Slutligen jämförs DBRS empiriskt med DBSCAN, CLARANS och k-means på syntetiska och verkliga datamängder.
DBRS REF förbättrar DBSCAN genom att upprepade gånger välja en oklassificerad punkt på måfå och undersöka dess grannskap.
DBRS: A Density-Based Spatial Clustering Method with Random Sampling
{'venue': 'PAKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}