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基于密度差分的自動聚類算法

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  聚類作為無監(jiān)督學習技術,已在實際中得到了廣泛的應用,但是對于帶有噪聲的數據集,一些主流算法仍然存在著噪聲去除不徹底和聚類結果不準確等問題.本文提出了一種基于密度差分的自動聚類算法(CDD:Clustering based on Density Difference),實現了對含有噪聲數據集的自動分類.所提算法根據噪聲數據和有用數據密度的不同,實現去噪聲和數據的分類,并通過構建數據間的鄰域,進一步實現了對有用數據間不同類別的劃分.通過實驗驗證了所提算法的有效性。
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