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通过高斯核函数的数学性质优化密度度量,根据SH-ESD异常检测算法特点,将显著水平α下检验统计量大于检验临界值的点当作簇中心,进行了E-DPC算法与DPC、DBSCAN、ADPC等算法的对比研究。
基于SH-ESD优化的密度峰值快速搜索聚类算法
【摘 要】
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通过高斯核函数的数学性质优化密度度量,根据SH-ESD异常检测算法特点,将显著水平α下检验统计量大于检验临界值的点当作簇中心,进行了E-DPC算法与DPC、DBSCAN、ADPC等算法的
【机 构】
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长春工业大学计算机科学与工程学院
【出 处】
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长春工业大学学报:自然科学版
【发表日期】
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2020年2期
【基金项目】
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吉林省科技厅基金资助项目(20190303021SF)
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