聚类算法之DBSCAN算法之二：高维数据剪枝应用NQ-DBSCAN

一、经典DBSCAN的不足 1.由于“维度灾难”问题，应用高维数据效果不佳 2.运行时间在寻找每个点的最近邻和密度计算，复杂度是O(n2)。当d>=3时，由于BCP等数学问题出现，时间复杂度会急剧上升到Ω（n的四分之三次方）。 二、DBSCAN在高维数据的改进 目前的研究有Grid-based和approx等方向，基于Grid-based结构的有Fast-DBSCAN，时间复杂度最坏是O(n*lo

>>阅读原文<<