A Data-Driven Parameter Adaptive Clustering Algorithm Based on Density Peak

Clustering is an important unsupervised machine learning method which can efficiently partition points without training data set. However, most of the existing clustering algorithms need to set parameters artificially, and the results of clustering are much influenced by these parameters, so optimiz...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Complexity (New York, N.Y.) Ročník 2018; číslo 2018; s. 1 - 14
Hlavní autoři:	Du, Tao, Wang, Qin, Qu, Shouning
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Cairo, Egypt Hindawi Publishing Corporation 01.01.2018 Hindawi John Wiley & Sons, Inc Wiley
Témata:	Adaptive algorithms Algorithms Clustering Complexity Datasets Density Efficiency Information science Knowledge discovery Machine learning Neighborhoods Parameters Pattern recognition Principal components analysis Specific gravity
ISSN:	1076-2787, 1099-0526
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!