基于DBSCAN和Kmeans的用户地理位置聚类算法研究

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【摘要】

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本文简要总结了基于划分的Kmeans算法和基于密度的DBSCAN算法的优缺点及其在用户地理位置信息聚类实现中的应用,提出了一种混合DBSCAN和Kmeans两种思想的算法,先利用DBSCAN算

【作者】

：

庄夏

【机构】

：

618307,中国民用航空飞行学院四川广汉

【出处】

：

数字化用户

【发表日期】

：

2018年1期

【关键词】

：

用户地理位置聚类算法 DBSCAN算法 Kmeans算法

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本文简要总结了基于划分的Kmeans算法和基于密度的DBSCAN算法的优缺点及其在用户地理位置信息聚类实现中的应用,提出了一种混合DBSCAN和Kmeans两种思想的算法,先利用DBSCAN算法的密度可达特性将用户的地理位置数据集按照活动半径聚合成若干个簇,并且将每一簇的数据集作为新的输入,再利用Kmeans算法的迭代聚合求出质心的位置.

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