改进的SS-DBSCAN算法：稳定饱和度下的聚类优化

本文档深入探讨了一种在DBSCAN算法基础上提出的改进版算法——SS-DBSCAN，其目标是解决密度聚类过程中存在的问题。DBSCAN算法在识别数据集中的核心对象和边界对象时，有时会遇到空间邻近点误分入噪声簇或者不同簇之间空间重叠的问题。为了克服这些挑战，作者引入了"稳定饱和度"的概念。 稳定饱和度是一种创新的策略，它关注的是每个簇内的非空间属性分布，确保这些属性在簇内具有相对一致的特性，即使在空间上可能距离较远的点也能够被正确归类。通过这种方法，SS-DBSCAN能够在保持原有计算效率的前提下，提高聚类的准确性和稳定性。 研究者以热带气旋生成海域的数据为例，展示了SS-DBSCAN算法在实际应用中的优越性能。这个案例验证了该算法在处理具有复杂非空间属性的数据集时，能够有效地避免传统DBSCAN的局限性，从而实现更精确的聚类结果。 此外，文档还提到了该研究得到了多方面的资助，包括江苏高校优势学科建设工程、国家自然科学基金项目、江苏高校哲学社会科学重点研究基地重大招标资助项目以及中国制造业发展研究院的年度开放课题。作者张丽杰，作为主要研究者，来自南京信息工程大学，专注于灾害管理领域的研究。 总结来说，这篇论文不仅介绍了SS-DBSCAN算法的设计原理和改进，还提供了实证证据来证明其在密度聚类任务中的有效性。这对于理解和优化非空间属性驱动的聚类算法具有重要的理论价值和实践意义。