An Extended DBSCAN Clustering Algorithm

Finding clusters of different densities is a challenging task. DBSCAN “Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise” method has trouble discovering clusters of various densities since it uses a fixed radius. This article proposes an extended DBSCAN for finding clusters of different de...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	International journal of advanced computer science & applications Jg. 13; H. 3
1. Verfasser:	Fahim, Ahmed
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	West Yorkshire Science and Information (SAI) Organization Limited 2022
Schlagworte:	Algorithms Cluster analysis Clustering Computer science Datasets Density Neighborhoods Noise Similarity
ISSN:	2158-107X, 2156-5570
Online-Zugang:	Volltext
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