A Novel DBSCAN Based on Binary Local Sensitive Hashing and Binary-KNN Representation
المؤلفون المشاركون
He, Qing
Gu, Hai Xia
Wei, Qin
Wang, Xu
المصدر
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-12-07
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
We revisit the classic DBSCAN algorithm by proposing a series of strategies to improve its robustness to various densities and its efficiency.
Unlike the original DBSCAN, we first use the binary local sensitive hashing (LSH) which enables faster region query for the k neighbors of a data point.
The binary data representation method based on k neighborhood is then proposed to map the dataset into the Hamming space for faster cluster expansion.
We define a core point based on binary influence space to enhance the robustness to various densities.
Also, we propose a seed point selection method, which is based on influence space and k neighborhood similarity, to select some seed points instead of all the neighborhood during cluster expansion.
Consequently, the number of region queries can be decreased.
The experimental results show that the improved algorithm can greatly improve the clustering speed under the premise of ensuring better algorithm clustering accuracy, especially for large-scale datasets.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
He, Qing& Gu, Hai Xia& Wei, Qin& Wang, Xu. 2017. A Novel DBSCAN Based on Binary Local Sensitive Hashing and Binary-KNN Representation. Advances in Multimedia،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1122339
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
He, Qing…[et al.]. A Novel DBSCAN Based on Binary Local Sensitive Hashing and Binary-KNN Representation. Advances in Multimedia No. 2017 (2017), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1122339
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
He, Qing& Gu, Hai Xia& Wei, Qin& Wang, Xu. A Novel DBSCAN Based on Binary Local Sensitive Hashing and Binary-KNN Representation. Advances in Multimedia. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1122339
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1122339
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر