DBSCAN算法优化：提升高性能计算中心用户分类性能

本文主要探讨了DBSCAN算法在高性能计算中心用户分类中的应用，针对该算法对初始参数敏感的问题，提出了一种改进方法。DBSCAN，全称为Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，是一种基于密度的空间聚类算法，特别适用于发现任意形状的聚类，并能够处理噪声数据。在高性能计算中心的背景下，管理员对用户进行有效分类对于优化资源分配至关重要，因为不同的用户可能有不同的工作负载需求和使用模式。 原始的DBSCAN算法依赖于两个关键参数：邻域半径ε和最小邻域数量minPts。这两个参数的选择直接影响到聚类的效果，特别是当数据分布不均匀或存在噪声时，参数选择不当可能导致聚类效果不佳。为了解决这一问题，研究者首先对数据的密度进行层次划分，通过这种方法确定一系列的密度阈值，使得在不同的阈值下运行DBSCAN，以此来适应不同的数据特性。 接着，作者创新性地引入了一个直接可达距离排序队列，将数据点之间的排序信息作为可变参数参与到聚类过程中。这样做可以减少对初始参数的依赖，使得算法更加鲁棒，结果对参数变化的敏感度降低。通过这种方式，即使在数据复杂性增加或存在噪声的情况下，也能得到更稳定和准确的用户分类结果。 论文通过实际的高性能计算中心用户数据集进行了验证，结果显示，改进后的DBSCAN算法显著提升了用户分类的准确性和全面性。这不仅有利于管理员根据用户类别制定个性化的资源分配策略，也有助于提升整个系统的资源利用效率和服务质量。 关键词包括：聚类分析、DBSCAN算法、高性能计算中心、用户分类和数据挖掘。这些关键词揭示了论文的核心研究内容和技术路径，展示了如何结合DBSCAN算法的优势和实际场景的需求，解决高性能计算中心用户管理中的实际问题。这项研究为高性能计算中心的用户管理提供了一种新的、更为稳健的聚类方法。