Kluster genom snabb sökning och hitta av densitet toppar (DP) är en metod där densitet toppar används för att välja antalet kluster centra. DP har två indataparametrar: 1) cutoff-avståndet och 2) klustercenter. Även i DP används olika metoder för att mäta densiteten hos underliggande datauppsättningar. För att övervinna begränsningarna för DP föreslås en adaptive-DP-metod. I Adaptive-DP metod används värmediffusion för att uppskatta densitet, cutoff avstånd förenklas, och ny metod används för att upptäcka exakt antal kluster centra, adaptivt. För att validera den föreslagna metoden testade vi den på syntetiska och verkliga datauppsättningar, och jämförelse görs med toppmoderna klustermetoder. De experimentella resultaten bekräftar den föreslagna metodens robusthet och effektivitet.
För att övervinna begränsningarna i DPC, presenterades en adaptiv metod i REF för klusterering, där värmediffusion används för att uppskatta densitet och cutoff avstånd förenklas.
An Adaptive Method for Clustering by Fast Search-and-Find of Density Peaks: Adaptive-DP
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}