【摘 要】
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为对多密度数据集聚类,提出一种基于密度可达的多密度聚类算法。使用网格划分技术来提高计算每个点密度值的效率,每次聚类都是从最高密度点开始,根据密度可达的概念和广度优
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60673087);郑州大学骨干教师基金资助项目
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为对多密度数据集聚类,提出一种基于密度可达的多密度聚类算法。使用网格划分技术来提高计算每个点密度值的效率,每次聚类都是从最高密度点开始,根据密度可达的概念和广度优先的策略逐步向外扩展进行聚类。实验表明,该算法能够有效地对任意形状、大小的均匀数据集和多密度数据集进行聚类,并能较好地识别出孤立点和噪声,其精度和效率优于SNN算法。
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