research centers


Search results: Found 1

Listing 1 - 1 of 1
Sort by

Article
Data Partitioning Technique to Enhance DBSCAN Clustering Algorithm

Authors: Safaa O. Al-Mamory --- Esraa Saleh Kamil
Journal: Journal of University of Babylon مجلة جامعة بابل ISSN: 19920652 23128135 Year: 2017 Volume: 25 Issue: 2 Pages: 329-340
Publisher: Babylon University جامعة بابل

Loading...
Loading...
Abstract

Among density- based clustering techniques ,DBSCAN is a typical one because it can detect clusters with widely different shapes and sizes, but it fails to find clusters with different densities and for that we propose a new technique to enhance the performance of DBSCAN on data with different densities ,the new solution contains two novel tech¬niques ,one is the separation (partitioning ) technique that separate data into sparse and dense regions, and the other is the sampling technique that produce data with only one density distribution. the experimental results on synthetic data show that the new tech¬nique has a clustering

من بين تقنيات التجميع المعتمدة على الكثافة , تعتبر DBSCAN تقنية نموذجية لأنها تستطيع ايجاد مجموعات ذات احجام واشكال مختلفة , لكنها لا تستطيع ايجاد مجموعات ذات كثافات مختلفة ولهذا فقد اقترحنا تقنيه جديده لتحسين اداء DBSCAN مع البيانات ذات الكثافات المختلفة , الحل الجديد يتضمن تقنيتين جديدتين ,الأولى هي تقنية الفصل (التقسيم) التي تفصل البيانات الى مناطق متناثرة وكثيفة ,والأخرى هي تقنية أخذ عينات تنتج بيانات ذات توزيع كثافة واحد فقط . وقد اوضحت النتائج التجريبية على البيانات الاصطناعية أن التقنية الجديدة تمتلك نتيجة تجميع أفضل من تقنية تجميع DBSCAN .

Listing 1 - 1 of 1
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (1)


Language

English (1)


Year
From To Submit

2017 (1)