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基于密度的聚类算法研究

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毕业论文范文题目：基于密度的聚类算法研究，论文范文关键词：基于密度的聚类算法研究
基于密度的聚类算法研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：随着互联网等现代信息技术的飞速发展,人们必须面对海量的数据和信息,如何对这些信息进行整理、分类和挖掘成为人们日益关心的话题。在数据挖掘领域中,聚类分析是一项重要的研究课题。聚类分析技术作为一种信息处理手段近年来一直受到人们的关注,聚类分析在机器学习、模式识别、数据挖掘、信息检索等很多领域得到了广泛的研究和应用。聚（此处忽略..）类算法主要分为基于划分的聚类算法、基于层次的聚类算法、基于密度的聚类算法、基于网格的聚类算法和基于模型的聚类算法。其中基于密度的聚类的主要优点是可以发现任意形状的簇,而且对噪音数据不敏感。但不管是DBSCAN算法,还是其改进算法都要求用户输入参数,对输入参数敏感是这类算法的主要缺点之一。由于决定密度阈值的参数是全（本文此处忽略..）局唯一的,所以缺点之二是难以发现密度相差较大的簇。但实际上,数据对象本身属于哪个类是由它自身的属性决定的,不会因为输入参数的不同而有所不同,所以希望能有一种方法可以根据数据本身实现参数的确定。数据对象的属性直接反映在与其他对象之间的距离尤其是最近距离上,因此把这些最近距离收集起来,分析这些最近距离的频率,可以从频（文章此处忽略..）率形成的直方图中分析到一些有用的参数信息。图像分割理论可以对图像的灰度直方图进行阈值分割,应用到最小距离直方图中就可以对其进行阈值分割。有了这些阈值,我们就可以根据分析到的阈值对数据对象进行分别聚类,这就是本文提出的基于阈值分割和密度的聚类算法。本文的主要工作有：1、介绍了几种基于密度的聚类算法及其改进算法,并分析（本文此处忽略..）了当前基于密度的聚类算法存在的问题。2、对图像分割理论进行了简单介绍并详细介绍了图像处理中图像分割基本技术,尤其是基于灰度直方图的阈值分割技术。3、论述最小距离直方图的生成,并结合图像处理中的阈值分割技术对最小距离直方图进行分割,再将分割直方图用的阈值用于基于密度的聚类算法,对数据对象分别聚类、分情况聚类。

以上为本篇毕业论文范文基于密度的聚类算法研究的介绍部分。

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