一种密度敏感的数据竞争聚类算法
大小：0.59 MB 人气： 2018-01-17 需要积分：2
标签：聚类算法(12037)
针对数据竞争聚类算法在处理复杂结构数据集时聚类性能不佳的问题，提出了一种密度敏感的数据竞争聚类算法。首先，在密度敏感距离测度的基础上定义了局部距离，以描述数据分布的局部一致性；其次，在局部距离的基础上计算出数据间的全局距离，用来描述数据分布的全局一致性，挖掘数据的空间分布信息，以弥补欧氏距离描述数据分布全局一致性能力不佳的缺陷；最后，将全局距离用于数据竞争聚类算法中。将新算法与基于欧氏距离的数据竞争聚类算法进行性能比较，在人工数据集和真实数据集上的实验结果表明，该算法克服了数据竞争聚类算法难以处理复杂结构数据的缺点，聚类结果具有更高的准确率。
非常好我支持^.^
(0) 0%
不好我反对
(0) 0%
下载地址
一种密度敏感的数据竞争聚类算法下载
相关电子资料下载
- 基于K-means聚类算法的图像分割 111
- 介绍一种基于最小化平方误差的聚类算法 243
- 如何在 Python 中安装和使用顶级聚类算法 171
- 10种聚类算法和Python代码4 596
- 10种聚类算法和Python代码3 491
- 10种聚类算法和Python代码2 438
- 10种聚类算法和Python代码1 322
- YOLOv5中的autoanchor.py代码解析 801
- 视觉新范式！COCs：将图像视为点集 321
- 10种顶流聚类算法Python实现（附完整代码） 566