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公开(公告)号：CN110210517A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910378047.4
申请日：2019-05-08
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明是根据普通的基于密度聚类算法提出的一种新的适用于数据分布非常不均匀，集群间密度差异大的聚类方法。该算法将每一个数据点当成一个节点，将每个点之间的距离看成是图的边，将数据集看成一个全连通的无向加权图。算法中通过一种新的密度定义方式，定义每个数据点的密度已经所有数据点的平均密度。在现有的基于密度的聚类方法中存在一些常见的缺陷和不足：算法必须设置参数、算法的行为对起始对象的密度很敏感、相邻簇如果密度差异大则不能很好的进行区分，本发明提出的方法只需要一个给定的参数，在聚类的过程中遍历的初始对象的密度对算法的结果基本上没什么影响，并且该算法可以区分任意形状、任意密度、分布哪怕十分不均匀的相邻簇。
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