基于网格的快速DBSCAN聚类算法研究与应用

"这篇硕士研究生学位论文探讨了一种基于网格的密度聚类算法，旨在解决大数据量场景下DBSCAN算法的效率问题。论文作者白雪在导师张健沛教授的指导下，深入研究了DBSCAN算法，并提出了改进方案。" 在当前的信息时代，数据挖掘技术成为处理和理解大量数据的关键手段，其中聚类算法是核心方法之一。DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种著名的密度聚类算法，它能发现任意形状的聚类并有效处理噪声数据。然而，DBSCAN在处理大数据集时，由于需要计算每个数据点的邻域相似度，导致时间复杂度较高，限制了其在实际应用中的效能。 为了解决这个问题，论文提出了一种基于网格的快速DBSCAN算法。该算法引入了网格结构，通过定义网格单元的Eps外围来划分数据分区。这一步骤减少了相似度计算的次数，显著提高了算法的运行效率。随后，对每个数据分区单独应用DBSCAN进行聚类，再利用合并定理整合所有局部聚类结果，形成全局聚类。此改进不仅加快了聚类速度，而且保持了聚类质量。 论文进一步将改进后的算法应用于软件失效数据的预处理中，通过聚类去除异常数据点，提升软件可靠性参数估计的准确性，从而提高软件可靠性预测的精确度。实验结果证明，改进后的算法在速度和聚类效果上均优于原始的DBSCAN算法。 关键词涉及的领域包括密度聚类、网格技术、软件可靠性以及失效数据分析。通过这项研究，不仅优化了DBSCAN算法，还展示了其在特定领域如软件可靠性分析中的潜在应用价值。