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基于证据理论的三向密度峰值聚类
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作者 赵乌吉斯古楞 凃云杰 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第5期264-273,共10页
为避免聚类标签错误传播,并且充分挖掘邻域信息,提出一种基于证据理论的三向密度峰聚类方法。在分配非分组点时考虑到K近邻的聚类信息,有利于提升聚类精度;用证据理论来描述和合并这些近邻信息,使建立的三向聚类模型能够将它们分配到最... 为避免聚类标签错误传播,并且充分挖掘邻域信息,提出一种基于证据理论的三向密度峰聚类方法。在分配非分组点时考虑到K近邻的聚类信息,有利于提升聚类精度;用证据理论来描述和合并这些近邻信息,使建立的三向聚类模型能够将它们分配到最可能的聚类中,从而有效地避免了密度峰值聚类算法中错误标签的传播。在多个数据集上的实验对比结果表明,提出的方法能够有效避免聚类标签错误传播,并且实现了较高的聚类精度。 展开更多
关键词 密度峰值聚类 标签错误传播 三向理论 证据理论
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