DBSCAN公司++ swMATH ID: 34904 软件作者： Jennifer Jang、Heinrich Jiang 描述： DBSCAN++：面向快速和可扩展的密度聚类。DBSCAN是一种经典的基于密度的聚类过程，具有极大的实用性。然而，DBSCAN隐含地需要计算每个样本点的经验密度，导致二次最坏情况的时间复杂性，这在大型数据集上太慢。我们提出DBSCAN++，这是对DBSCAN的一个简单修改，只需要计算所选点子集的密度。我们的经验表明，与传统的DBSCAN相比，DBSCAN++不仅可以提供有竞争力的性能，而且可以在带宽超参数方面增加鲁棒性，同时只占用一小部分运行时间。我们还提供了统计一致性保证，以显示计算成本和估计速度之间的权衡。令人惊讶的是，在一定程度上，我们可以在降低计算成本的同时享受相同的估计率，这表明DBSCAN++是一种亚二次算法，可以获得水平集估计的最小最大最优率，这一质量可能是独立的。 主页： https://arxiv.org/abs/1810.13105 源代码： https://github.com/jenniferjang/dbscanpp网址 关键词： 机器学习（cs.LG）;机器学习（stat.ML） 相关软件： 引用于： 1文件 3位作者引用 1 鲁、信阳 1 亚历山德罗·里纳尔多 1 王大仁 连载1篇 1 机器学习研究杂志（JMLR） 在3个字段中引用 1 组合数学（05-XX） 1 统计学（62-XX） 1 计算机科学（68至XX） 按年份列出的引文