學(xué)習(xí)筆記，僅供參考，有錯必究

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文章目錄

• • Density Peak Clustering Based on Relative Density Optimization
  • • 摘要
    • 相關(guān)工作
    • 算法
    • • DPC算法
      • 相關(guān)工作
    • RDO-DPC算法
    • 實驗

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Density Peak Clustering Based on Relative Density Optimization

摘要

在眾多的聚類算法中，基于密度峰快速搜索的聚類算法（DPC）由于受數(shù)據(jù)集形狀和密度結(jié)構(gòu)的影響較小而受到青睞。然而，DPC算法在異構(gòu)聚類數(shù)據(jù)集的聚類中仍然存在一定的局限性，在剩余點的分配上容易出錯。為了解決這些問題，提出了一種新的算法——基于相對密度優(yōu)化的密度峰值聚類算法（RDO-DPC），并試圖獲得更好的結(jié)果。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的文献学习(part32)--Density Peak Clustering Based on Relative Density Optimization的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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