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一种基于密度的大型空间数据聚类算法K-DBSCAN

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摘要

本发明具体涉及一种基于密度的大型空间数据聚类算法K‑DBSCAN，通过预设基于密度聚类参数：预设半径R、最小近邻数量Min_N、预划分数量K、划分迭代次数T；之后将数据集按照空间分布进行划分为K

1. 一种基于密度的大型空间数据聚类算法K-DBSCAN [P] . 中国专利： CN106709503B . 2020.07.07
2. 一种并行高效的基于网格与密度的多维空间数据聚类算法GRIDEN [P] . 中国专利： CN107908696A . 2018-04-13
3. Wavelet-based clustering method for managing spatial data in very large databases [P] . 美国专利： US6882997B1 . 2005-04-19

机译：基于小波的聚类方法在超大型数据库中管理空间数据
4. Methods and systems for processing large graphs using density-based processes using map-reduce [P] . 美国专利： US8521782B2 . 2013-08-27

机译：使用基于Map-Reduce的基于密度的过程来处理大型图的方法和系统
5. A support for the recording of information at a high density the form of a conductive resin containing a resin based on vinyl chloride which has undergone a special [P] . 法国专利： FR2544902B1 . 1988-03-25

机译：一种高密度记录信息的载体，是一种导电树脂的形式，其中包含一种经过特殊处理的基于氯乙烯的树脂