《表1 两种算法的聚类耗时》

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《一种面向大规模二维点集数据的密度聚类算法》

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上述结果表明：DBSCAN算法聚类耗时依赖原始数据集的大小，数据集较小时处理时间在承受范围内，数据集增加时处理时间过长；而基于网格的DBSCAN算法在聚类过程中对原始数据集大小的依赖性低，在不同等级的数据集中都具较好表现；就本次北美路网数据的聚类处理而言，使用网格密度聚类算法具有较高的时间效率和较好的聚类结果。