面向高维动态数据的密度峰值聚类算法研究

来源 :山东师范大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：zpe3werv

【摘要】

：

信息技术的高速发展,产生了大量数据。为了从这些海量数据中获取有用的信息,数据挖掘技术应运而生。聚类是指在没有任何先验知识或者具有少量先验知识的情形下,通过对数据之间进行相似性或相异性度量,发现数据之间的关联,进而把数据划分成不同的簇。作为一种基础且核心的数据挖掘技术,聚类已经广泛应用于安全、文本挖掘、图像处理、生物信息学、商务智能等多个领域。而且,聚类研究历久而弥新,始终受到极大关注。密度峰值聚类

【作者】

：

狄瑞彤

【出处】

：

山东师范大学

【发表日期】

：

2019年09期

【关键词】

：

高维动态数据栈式Autoencoder 密度峰值聚类共享最近邻虚假评论识别

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