ABSTRACT Clustering analys har de mycket breda applikationerna på dataanalys, såsom datautvinning, maskininlärning och informationshämtning. I praktiken lider de flesta klusteralgoritmer av effekterna av buller, olika densiteter och former, klusteröverlappningar osv. För att lösa problemen föreslår vi i detta dokument en enkel men effektiv täthetsbaserad klusterram (DCF) och genomför en klusteralgoritm baserad på DCF. I DCF, en rå data uppsättning delas in i kärnpunkter och icke-kärnpunkter av en område densitet uppskattning modell, och sedan kärnpunkterna samlas först, eftersom de vanligtvis representerar centrum eller tät region i klusterstrukturen. Slutligen klassificerar DCF icke-kärnpunkter i initiala kluster i följd. I experiment jämför vi vår algoritm med Dp och DBSCAN algoritmer på syntetiska och verkliga datamängder. De experimentella resultaten visar att prestandan hos den föreslagna klusteralgoritmen är jämförbar med DBSCAN- och Dp-algoritmerna. INDEX TERMS Clustering algoritmer, omvänd k-nearest grannar, område densitet uppskattning, data mining, minsta spännvidd träd.
Lu m.fl. I REF föreslogs ett enkelt täthetsbaserat ramverk (DCF) och två stegs tilldelningsregel för kärnpunkter och icke-kärnpunkter.
An Effective Algorithm Based on Density Clustering Framework
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}