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EFM-DBSCAN: Ein baumbasierter Clusteringalgorithmus unter Ausnutzung erweiterter Leader-Umgebungen

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dc.contributor.authorEgert, Philipp
dc.contributor.editorMitschang, Bernhard
dc.contributor.editorNicklas, Daniela
dc.contributor.editorLeymann, Frank
dc.contributor.editorSchöning, Harald
dc.contributor.editorHerschel, Melanie
dc.contributor.editorTeubner, Jens
dc.contributor.editorHärder, Theo
dc.contributor.editorKopp, Oliver
dc.contributor.editorWieland, Matthias
dc.date.accessioned2017-06-20T20:24:28Z
dc.date.available2017-06-20T20:24:28Z
dc.date.issued2017
dc.description.abstractDBSCAN ist ein dichte-basierter Clusteringalgorithmus, der beliebig geformte Cluster erkennt und sie von Rauschen trennt. Aufgrund der Laufzeit von O(n^2) 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 liefert. In dieser Arbeit wird nun basierend auf FM-DBSCAN das Verfahren EFM-DBSCAN entwickelt. EFM-DBSCAN nutzt die folgenden zwei Konzepte zur E zienzsteigerung: (a) eine baumbasierte Partitionierung und (b) die Erweiterung der Objekte einer Leader-Umgebung um die Distanzen zu ihrem Leader. Erste Experimente zeigen, dass EFM-DBSCAN bis zu einem Faktor 17 weniger Distanzberechnungen und bis zu einem Faktor 13 weniger Rechenzeit als FM-DBSCAN benötigt. Gegenüber DBSCAN wurde ein Faktor von bis zu 10^4 eingespart.de
dc.identifier.isbn978-3-88579-659-6
dc.identifier.pissn1617-5468
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik, Bonn
dc.relation.ispartofDatenbanksysteme für Business, Technologie und Web (BTW 2017)
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-265
dc.subjectDensity-based Clustering
dc.subjectDBSCAN
dc.subjectLeaders
dc.subjectLeader Neighbourhood
dc.titleEFM-DBSCAN: Ein baumbasierter Clusteringalgorithmus unter Ausnutzung erweiterter Leader-Umgebungende
dc.typeText/Conference Paper
gi.citation.endPage236
gi.citation.startPage227
gi.conference.date6.-10. März 2017
gi.conference.locationStuttgart
gi.conference.sessiontitleData Analytics

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