ST-DBSCAN: An algorithm for clustering spatial–temporal data

This paper presents a new density-based clustering algorithm, ST-DBSCAN, which is based on DBSCAN. We propose three marginal extensions to DBSCAN related with the identification of (i) core objects, (ii) noise objects, and (iii) adjacent clusters. In contrast to the existing density-based clustering...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Data & knowledge engineering Jg. 60; H. 1; S. 208 - 221
Hauptverfasser:	Birant, Derya, Kut, Alp
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Elsevier B.V 2007
Schlagworte:	Algorithms Cluster analysis Cluster visualization Data mining Spatial–temporal data Cluster analysis Algorithms Spatial–temporal data Data mining Cluster visualization
ISSN:	0169-023X, 1872-6933
Online-Zugang:	Volltext
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