改进的DBSCAN聚类算法：分治与并行策略

DBSCAN聚类算法是一种基于密度的空间聚类方法，由冯少荣和肖文俊在2008年针对中国矿业大学学报发表的一篇论文中进行了深入研究与改进。DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法在处理高维空间中的噪声和稀疏数据时存在一些不足，主要表现在对全局参数Eps值敏感、计算效率较低以及对内存需求较大等问题。 冯少荣等人提出的改进方法主要围绕三个核心策略：首先，他们采用了“分而治之”的策略来缓解Eps值对聚类结果的影响。通过将数据集分割成多个子集，每个子集独立应用DBSCAN算法，然后根据子集的结果合并，这种方法减少了对整个数据集全局Eps值的依赖，提高了算法的鲁棒性。 其次，他们引入了并行处理技术和降维技术来提升算法效率。在处理大量数据时，通过并行化操作可以显著加快聚类过程，同时，降维技术能够减少数据维度，降低内存需求，这对于大数据环境下的实时分析至关重要。 最后，他们提出了增量式处理方式来应对数据动态变化。当数据对象增加或删除时，传统的DBSCAN可能需要重新执行整个聚类过程。改进后的算法能够高效地处理这类情况，降低了因数据更新而导致的重复计算。 通过这些改进，新方法成功地解决了DBSCAN算法原有的问题，不仅提高了聚类的效率，还提升了聚类结果的质量。这使得该算法在实际应用中更具优势，特别是在需要处理大规模、高维度数据，并且需要容忍一定程度噪声的场景下。 总结来说，这篇论文的重点在于优化DBSCAN算法的并行化处理策略，降低对敏感参数的依赖，以及适应数据动态变化的能力，从而使其在复杂的数据环境中表现出色。这对于理解和优化空间聚类算法，尤其是在大数据和云计算时代，具有重要的理论和实践意义。