一种新的多密度聚类算法
【摘要】:聚类是数据挖掘领域中的一个重要研究方向,基于密度的方法是一种相当有效的聚类方法,能够发现任意形状的聚类,对噪声数据不敏感。而现有的算法对于空间数据分布不均匀的情况聚类效果不佳,如 DBSCAN 难以正确揭示数据分布的自然聚类模式。提出一种新的多密度聚类算法,利用一个参考半径,动态地选择半径对不同密度区域使用不同的半径进行聚类。实验表明,该算法能够发现自然聚类模式。
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