基于密度的聚类算法在数据挖掘中的应用与改进

本研究针对密度聚类算法在数据挖掘中的关键挑战,提出了一系列创新改进措施。通过自适应参数调整、局部核密度估计、噪声抑制和多尺度聚类分析,有效提高了聚类算法的性能。实验验证显示,这些改进在处理复杂数据集时,尤其是在噪声和多密度尺度场景下,显著增强了聚类的准确性和鲁棒性。研究结果为密度聚类算法在实际应用中的优化提供了新思路,并为相关领域的智能数据分析提供了有力工具。