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提出一種適用于公交站點聚類的DBSCAN改進算法，縮小搜索半徑ε，從而提高聚類正確度，同時通過共享對象判定連接簇的合并，防止簇的過分割，減少噪聲點，有效地屏蔽了算法對輸入參數的敏感性，提高聚類結果的質量，減少密度差距對聚類結果的影響。保持DBSCAN算法的高執行效率，并應用在智能公交換乘查詢引擎中公交站點聚類，聚類準確率提高了16%，驗證了新算法的有效性。
關鍵詞：聚類；DBSCAN算法；參數敏感；數據挖掘
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