文献学习(part32)--Density Peak Clustering Based on Relative Density Optimization
生活随笔
收集整理的這篇文章主要介紹了
文献学习(part32)--Density Peak Clustering Based on Relative Density Optimization
小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.
學習筆記,僅供參考,有錯必究
文章目錄
- Density Peak Clustering Based on Relative Density Optimization
- 摘要
- 相關工作
- 算法
- DPC算法
- 相關工作
- RDO-DPC算法
- 實驗
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)由于受數據集形狀和密度結構的影響較小而受到青睞。然而,DPC算法在異構聚類數據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——基于相對密度優化的密度峰值聚類算法(RDO-DPC),并試圖獲得更好的結果。
總結
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的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
- 上一篇: 项目遇到的问题总结(一):list列表点
- 下一篇: 如何在抖音APP软件中使用月付功能?