Clustering är ett av de mest aktiva forskningsområdena inom datautvinning. Kluster inom statistik, mönsterigenkänning, bildbehandling, maskininlärning, biologi, marknadsföring och många andra områden har ett brett spektrum av tillämpningar. DBSCAN är en densitetsbaserad klusteralgoritm. Denna algoritm samlar data av hög densitet. Den traditionella DBSCAN kluster algoritm för att hitta kärnan objekt, kommer att använda detta objekt som centrum kärna, sträcker sig utåt kontinuerligt. Vid denna punkt, de kärnobjekt som växer, obearbetade objekt behålls i minnet, som kommer att uppta en hel del minne och I/O overhead, algoritm effektivitet är inte hög. För att säkerställa hög effektivitet av DBSCAN kluster algoritm, och minska dess minnesavtryck. I detta dokument förbättrades den ursprungliga DBSCAN-algoritmen, och G-DBSCAN-algoritmen föreslås. G-DBSCAN algoritm för att minska antalet frågeobjekt som en utgångspunkt, Sätt data i rutnätet, med centrumpunkten för data i rutnätet för att ersätta alla rutnätspunkter som algoritminmatning. Förfrågan objekt kommer att drastiskt minskas, vilket förbättrar effektiviteten i algoritmen, minskar minnet fotavtryck. Resultaten visar att G-DBSCAN-algoritmen är genomförbar och effektiv.
G-DBSCAN REF ) använder en rutnätsmetod för första gången, och tar bort buller för att minska de punkter som ska behandlas.
G-DBSCAN: An Improved DBSCAN Clustering Method Based On Grid
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}