• Treffer 7 von 36
Zurück zur Trefferliste

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

Metadaten exportieren

Weitere Dienste

Suche bei Google Scholar
Metadaten
Verfasserangaben: Philipp Egert
URL:http://ceur-ws.org/Vol-1594/paper9.pdf
Titel der Quelle (Deutsch):28th GI-Workshop Grundlagen von Datenbanken, Nörten Hardenberg, Germany, May 24-27, 2016
Verlag:RWTH
Verlagsort:Aachen
Dokumentart:Konferenzveröffentlichung
Sprache:Deutsch
Erscheinungsjahr:2016
Erste Seite:44
Letzte Seite:49
Schriftenreihe ; Bandnummer:CEUR workshop proceedings ; 1594
Fakultät / Fachgebiet:Fakultät 1 MINT - Mathematik, Informatik, Physik, Elektro- und Informationstechnik / FG Datenbank- und Informationssysteme
Einverstanden ✔
Diese Webseite verwendet technisch erforderliche Session-Cookies. Durch die weitere Nutzung der Webseite stimmen Sie diesem zu. Unsere Datenschutzerklärung finden Sie hier.