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A Dynamic Method for Discovering Density Varied Clusters
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- 통권
- Vol.6 No.1 (2013.02)바로가기
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- 페이지
- pp.123-134
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A208866
※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.
원문정보
초록
- 영어
- Density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) is a base algorithm for density based clustering. It can find out the clusters of different shapes and sizes from a large amount of data, which is containing noise and outliers. However, it fails to handle the local density variation that exists within the cluster. Thus, a good clustering method should allow a significant density variation within the cluster because, if we go for homogeneous clustering, a large number of smaller unimportant clusters may be generated. In this paper an enhancement of DBSCAN algorithm is proposed, which detects the clusters of different shapes, sizes that differ in local density. We introduce new algorithm Dynamic Method DBSCAN (DMDBSCAN). It selects several values of the radius of a number of objects (Eps) for different densities according to a k-dist plot. For each value of Eps, DBSCAN algorithm is adopted in order to make sure that all the clusters with respect to the corresponding density are clustered. For the next process, the points that have been clustered are ignored, which avoids marking both denser areas and sparser ones as one cluster. Experimental results are obtained from artificial data sets and UCI real data sets. The final results show that our algorithm get a good results with respect to the original DBSCAN and DVBSCAN algorithms.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Related Work
3. DBSCAN Algorithm
4. The Proposed Algorithm DMDBSCAN
4.1. Description of Finding Suitable Epsi For Each Density Level
4.2. DMDBSCAN Algorithm Pseudo-Code
5. Simulation and Results
5.1. Artificial Data Sets
5.2. Real Data Sets
6. Conclusions
References
키워드
Density Different Cluster Variance Density DBSCAN K-dist저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 보안공학연구지원센터(IJSIP) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSIP)]
- 설립연도
- 2006
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
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- 간행물명
- International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition
- 간기
- 격월간
- pISSN
- 2005-4254
- 수록기간
- 2008~2016
- 십진분류
- KDC 505 DDC 605
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