《表1 人工数据集聚类指标对比》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《改进的自适应参数DBSCAN聚类算法》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

DBSCAN算法Eps参数的选择通过绘制k-距离曲线观察后得到，MinPts则根据经验采用数据集内样本数量的1/25[18]。通过聚类结果对比，如图6所示，发现KLS-DBSCAN和KNN-DBSCAN算法的聚类准确率更高，并且在不同数据集上都有良好的表现。具体的评价指标如表1所示。