DBSCAN聚类改进算法在离散制造业中的应用

摘要：

主要针对DBSCAN算法对Eps和Minpts值要求敏感可能得到聚类效果不佳的缺点,提出了聚类前对点的K距离进行降序排列和设置有密度水平的Eps值的过滤式DBSCAN改进算法,以提高聚类的性能和结果,并将其应用到离散制造业中。通过对客户订单量,订单款额、付款时常、合作年限、信誉度等数据信息进行分析聚类,得到企业的客户等级。

关键词： DBSCAN 聚类改进算法 离散制造业 降序排列 Eps值

作者: 魏培阳 舒红平 李亚玲

作者单位: 成都信息工程学院计算机学院 成都　610225

会议类型: 国内会议

会议名称: 2010国际信息技术与应用论坛

会议地点: 昆明

会议语种:中文

页码: 139-141

在线出版日期: 2010-07-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）