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基于自然邻居的密度峰值聚类算法研究
【摘 要】
:
密度峰值聚类算法是一种思想新颖且简单高效的基于密度的聚类算法,该算法通过决策图选择聚类中心并且通过一步分配策略实现数据对象的快速分配。虽然密度峰值聚类算法在数据聚类上表现高效,但是密度峰值聚类算法也存在一些缺陷,本文主要针对密度峰值聚类算法存在的参数敏感,处理密度不一的数据和复杂流形数据得到的聚类结果较差的缺陷提出相应的改进算法。本文的研究内容和创新如下。针对密度峰值聚类算法存在的参数敏感和处理密
【出 处】
:
哈尔滨理工大学
【发表日期】
:
2021年09期
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