基于反向最近邻的密度估计聚类算法

计算机工程与应用页数： 9 2024-05-24

摘要：基于相互最近邻的密度峰聚类算法（DenMune）通过相互最近邻计算数据点的局部密度，是一种有效的聚类手段。但该算法存在构建聚类骨架不合理的问题，在分配弱点时采用硬投票策略，易产生错误。因此提出一种新的基于反向最近邻的密度估计聚类算法（RNN-DEC）。该算法引入反向最近邻来计算数据点的局部密度，将数据点分成强点、弱点和噪声点。使用强点构建聚类算法的骨架，通过软投票的方式将弱点分... （共9页）

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