Abstract-Density baserade Subspace Clustering algoritmer har fått sin betydelse på grund av deras förmåga att identifiera godtyckligt formade subspace kluster. Density connected SUBspace CLUstering (SUBCLU) använder två indataparametrar: epsilon och minpts vars värden är desamma i alla subrymder vilket leder till en betydande förlust för klusterkvalitet. Det finns två viktiga frågor att ta itu med. För det första varierar klusterdensiteterna i subrymder som hänför sig till fenomenet densitetsskillnader. För det andra, densiteten av kluster inom en subrymd kan variera på grund av dataegenskaper som hänvisar till fenomenet multidensitet beteende. För att hantera dessa två frågor om densitet divergens och multi-densitet beteende, författarna föreslår en effektiv algoritm för att generera subrymd kluster genom att korrekt fixera ingångsparametern epsilon. Versionen1 av den föreslagna algoritmen beräknar epsilon dynamiskt för varje subrymd baserat på den maximala spridningen av data. För att hantera data som uppvisar multi-densitet beteende, algoritmen ytterligare förfinas och presenteras i version 2. Det initiala värdet av epsilon är satt till hälften av värdet resulterade i versionen1 för en subrymd och ett litet stegvärde 'delta' används för att slutföra epsilon separat för varje kluster genom stegvis förfining för att bilda flera högre dimensionella subrymdskluster. Den föreslagna algoritmen implementeras och testas på olika bänk-mark och syntetiska dataset. Det överträffar SUBCLU i termer av klusterkvalitet och utförandetid. Index Terms-Density divergens, multi-densitet beteende, dataspridning, dynamisk epsilon, subrymd kluster, densitetsbaserad subrymd kluster.
Lakshmi m.fl. föreslog en effektiv densitet baserad subrymd klustering metod genom att beräkna värdet av epsilon dynamiskt för varje subrymd baserat på den maximala spridningen av data REF.
An Efficient Algorithm for Density Based Subspace Clustering with Dynamic Parameter Setting
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Information Technology and Computer Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}