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FM-DBSCAN: Ein effizienter, dichte-basierter Clustering-Algorithmus

  • 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

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Metadaten
Author: Philipp Egert
URL:http://ceur-ws.org/Vol-1594/paper9.pdf
Title of the source (German):28th GI-Workshop Grundlagen von Datenbanken, Nörten Hardenberg, Germany, May 24-27, 2016
Publisher:RWTH
Place of publication:Aachen
Document Type:Conference Proceeding
Language:German
Year of publication:2016
First Page:44
Last Page:49
Series ; volume number:CEUR workshop proceedings ; 1594
Faculty/Chair:Fakultät 1 MINT - Mathematik, Informatik, Physik, Elektro- und Informationstechnik / FG Datenbank- und Informationssysteme
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