Abstract De flesta densitetsbaserade klustermetoder har svårt att upptäcka kluster av enormt olika densiteter i en datauppsättning. En nyligen genomförd täthetsbaserad CFSFDP verkar ha mildrat problemet. Genom att formalisera villkoret under vilket det misslyckas avslöjar vi emellertid att CFSFDP fortfarande har samma problem. För att ta itu med denna fråga föreslår vi en ny åtgärd som kallas Local Contrast, som ett alternativ till densitet, för att hitta klustercenter och upptäcka kluster. Vi tillämpar sedan Local Contrast till CFSFDP, och skapar en ny klustermetod som kallas LC-CFSFDP som är robust i närvaro av varierande densiteter. Vår empiriska utvärdering visar att LC-CFSFDP överträffar CFSFDP och tre andra toppmoderna varianter av CFSFDP.
Bara Chen och Al. Ref har formellt identifierat ett nödvändigt villkor enligt vilket DP inte upptäcker alla kluster av varierande densiteter i en datauppsättning, och föreslagit en ny åtgärd som kallas "Local Contrast" (LC) för att göra DP mer robust mot kluster av varierande densiteter.
Local contrast as an effective means to robust clustering against varying densities
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}