DBSCAN ist ein dichte-basierter Clusteringalgorithmus, der beliebig geformte Cluster erkennt und sie von Rauschen trennt. Aufgrund der Laufzeit von O(n2) ist seine Anwendung jedoch auf kleine Datenkollektionen beschränkt. Um diesen Aufwand zu reduzieren, wurde der auf dem Konzept der Leader-Umgebung basierende Algorithmus FM-DBSCAN vorgestellt, der für beliebige Metriken dasselbe Clustering wie...

DBSCAN ist ein dichte-basierter Clustering-Algorithmus, der Cluster beliebiger Form auffindet und diese von Rauschen trennt. Aufgrund des quadratischen Aufwands ist DBSCAN für große Datenmengen jedoch oft ungeeignet. In dieser Arbeit wird deshalb ein effizienterer Algorithmus namens FM-DBSCAN vorgestellt, der für eine beliebige Distanzfunktion (Metrik) dasselbe Ergebnis wie DBSCAN liefert. Hier...

DBSCAN is a density-based clustering algorithm. This algorithm clusters data of high density. The traditional DBSCAN clustering algorithm in finding the core object, will use this object as the center core, extends outwards continuously. At this point, the core objects growing, unprocessed objects are retained in memory, which will occupy a lot of memory and I/O overhead, algorithm efficiency i...

The great characteristic of the P system with active membranes is that not only the objects evolve but also the membrane structure. Using the possibility to change membrane structure, it can be used in a parallel computation for solving clustering problems. In this paper a P system with active membranes for solving DBSCAN clustering problems is proposed. This new model of P system can reduce th...

The various applications of VLSI circuits in highperformance computing, telecommunications, and consumer electronics has been expanding progressively, and at a very hasty pace. This paper describes a new model for partitioning a circuit using DBSCAN and fuzzy ARTMAP neural network. The first step is concerned with feature extraction, where we had make use DBSCAN algorithm. The second step is th...