A fast DBSCAN clustering algorithm by accelerating neighbor searching using Groups method

Density based clustering methods are proposed for clustering spatial databases with noise. Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) can discover clusters of arbitrary shape and also handles outliers effectively. DBSCAN obtains clusters by finding the number of points with...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Pattern recognition Ročník 58; s. 39 - 48
Hlavní autoři:	Mahesh Kumar, K., Rama Mohan Reddy, A.
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Elsevier Ltd 01.10.2016
Témata:	Benchmarking Clustering Clusters Computation DBSCAN Density Density based clustering Neighborhood graph Noise Pattern recognition Searching Unsupervised learning DBSCAN Density based clustering Unsupervised learning Neighborhood graph
ISSN:	0031-3203, 1873-5142
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!