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最优协方差密度峰值聚类算法的研究
【摘 要】
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密度峰值聚类算法是近些年提出的一种比较典型的基于密度的聚类方法(Clustering by fast search and find of density peaks,DPC),其运算速度快,聚类精度高,但聚类无特定形状的实际数据集时聚类精度欠佳,且聚当数据集存在不同密集程度的簇时,算法可能会错误的选择簇中心,造成聚类结果不理想。当数据集存在簇与簇之间有重叠区域时,由于重叠区域中的样本缺少能够让算
【出 处】
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广西大学
【发表日期】
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2021年07期
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