【摘 要】
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聚类分析作为数据挖掘领域中的一个重要分支，研究数据对象的分类问题，在模式识别、图像处理、市场研究以及生命科学等众多学科领域具有广泛的应用前景。DBSCAN算法因为可以发现
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聚类分析作为数据挖掘领域中的一个重要分支，研究数据对象的分类问题，在模式识别、图像处理、市场研究以及生命科学等众多学科领域具有广泛的应用前景。DBSCAN算法因为可以发现任意形状的聚类，排除噪声干扰等优点而备受关注。但是该算法只是简单的使用全局参数，参数的设置缺乏针对性，将会导致对多密度的数据集的聚类效果不理想；在对大数据集进行聚类时，算法时间复杂度较高，对大数据集适用性较差。本文结合空间索引技术，提出了一种基于单元格的多密度聚类算法GMDBSCAN，并对多个样本数据集进行了实验，实验结果验证了GMDBSCAN算法的有效性。本文的主要工作如下：
提出了一种基于单元格的多密度聚类算法GMDBSCAN。从聚类质量和复杂度两方面改进了DBSCAN算法。GMDBSCAN算法引入了基于空间的划分技术划分数据空间，以每个单元格作为一个局部区域，根据每个单元格的密度确定局部的MinPts参数；根据类间的相似度合并类；用基于距离的方法处理边界，提高了算法的聚类质量。GMDBSCAN算法引入了SP-Tree空间索引结构，保存了数据的空间位置信息，为空间区域的邻域查询提供了极大的方便，同时它只索引非空单元格，不仅节省了存储空间还降低了算法的时间复杂性。本文还提出用位图存储数据的邻域关系，避免了反复查询和计算。
本文对GMDBSCAN算法的时间复杂度和空间复杂度进行分析。在模拟数据集和真实数据集上进行了GMDBSCAN算法的性能测试，并对实验结果进行了分析。
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