密度聚类
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基于网格的多密度聚类算法
提出了一种多密度网格聚类算法GDD。该算法主要采用密度阈值递减的多阶段聚类技术提取不同密度的聚类,使用边界点处理技术提高聚类精度,同时对聚类结果进行了人工干预。GDD 算法只要求对数据
2024-03-09
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DBSCAN是一种性能优越的基于密度的空间聚类算法.利用基于密度的聚类概念
DBSCAN是一种性能优越的基于密度的空间聚类算法.利用基于密度的聚类概念,用户只需输入一个参数,DBSCAN算法就能够发现任意形状的类,并可以有效地处理噪声.这里是用C# 编写的,以兰花数据集作为测试数据的代码。
2013-12-17
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DBSCAN是一种性能优越的基于密度的空间聚类算法.利用基于密度的聚类概念
DBSCAN是一种性能优越的基于密度的空间聚类算法.利用基于密度的聚类概念,用户只需输入一个参数,DBSCAN算法就能够发现任意形状的类,并可以有效地处理噪声.
2017-06-05
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基于不均匀密度的自动聚类算法
针对基于密度的聚类算法不能自动处理密度分布不均匀的数据问题,提出一种基于不均匀密度的自动聚类算法。该算法既保持了一般基于密度算法的优点,也能有效地处理分布不均匀的数据。实验结果表明,该算法是有效的。
2024-04-29
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cluster in quest聚类算法是基于密度和网格的聚类算法。对于大型数据库的高维数据聚类集合。
cluster in quest聚类算法是基于密度和网格的聚类算法。对于大型数据库的高维数据聚类集合。
2014-01-08
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半监督聚类中基于密度的约束扩展方法
现有的半监督聚类方法较少利用数据集空间结构信息,限制了聚类算法的性能。该文提出一种基于密度的约束扩展方法(DCE),将数据集以图的形式表达,定义一种基于密度的图形相似度。根据样本点间的距离和相似度关系
2023-12-22
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