A robust density peaks clustering algorithm with density-sensitive similarity

Density peaks clustering (DPC) algorithm is proposed to identify the cluster centers quickly by drawing a decision-graph without any prior knowledge. Meanwhile, DPC obtains arbitrary clusters with fewer parameters and no iteration. However, DPC has some shortcomings to be addressed before it is wide...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Knowledge-based systems Ročník 200; s. 106028
Hlavní autoři:	Xu, Xiao, Ding, Shifei, Wang, Lijuan, Wang, Yanru
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Amsterdam Elsevier B.V 20.07.2020 Elsevier Science Ltd
Témata:	Algorithms Automatic clustering Clustering Clustering validity index Datasets Decisions Density Density-sensitive similarity DPC algorithm Manifolds Parameter sensitivity Prior knowledge Robustness Similarity Density-sensitive similarity Clustering validity index Automatic clustering DPC algorithm
ISSN:	0950-7051, 1872-7409
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!