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聚类分析是数据挖掘的功能之一,是在训练数据不提供类标号的情况下按照最大化类内对象间的相似性、最小化不同类对象之间的相似性......
密度峰值聚类(DPC)方法能够快速地对数据进行聚类,而不管它们的形状和包含它们的空间的维数,近年来得到广泛研究和应用。然而,当各个......
K均值算法(KMEANS)是一种应用广泛的经典聚类算法,但其有两个缺陷,即对初始聚类中心敏感及需要人工确定聚类的个数,因而聚类结果的......
针对传统K—means聚类算法对初始聚类中心的敏感性和随机性,造成容易陷入局部最优解和聚类结果波动性大的问题,结合密度法和最大化最......