TY - CONF A1 - Egert, Philipp T1 - FM-DBSCAN: Ein effizienter, dichte-basierter Clustering-Algorithmus T2 - 28th GI-Workshop Grundlagen von Datenbanken, Nörten Hardenberg, Germany, May 24-27, 2016 N2 - DBSCAN ist ein dichte-basierter Clustering-Algorithmus, der Cluster beliebiger Form auffindet und diese von Rauschen trennt. Aufgrund des quadratischen Aufwands ist DBSCAN fur große Datenmengen jedoch oft ungeeignet. In die- ¨ ser Arbeit wird deshalb ein effizienterer Algorithmus namens FM-DBSCAN vorgestellt, der fur eine beliebige Distanz- ¨ funktion (Metrik) dasselbe Ergebnis wie DBSCAN liefert. Hierfur partitioniert FM-DBSCAN die Datenkollektion in ¨ Leader-Umgebungen, auf denen anschließend das Clustering durchgefuhrt wird. Erste Experimente mittels synthetischen ¨ Datenkollektionen zeigen, dass FM-DBSCAN um einen Faktor > 990 schneller als DBSCAN ist und auch wesentlich besser mit der Kollektionsgr¨oße skaliert Y1 - 2017 UR - https://opus4.kobv.de/opus4-UBICO/frontdoor/index/index/docId/20160 UR - http://ceur-ws.org/Vol-1594/paper9.pdf SP - 44 EP - 49 PB - RWTH CY - Aachen ER -