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基于数据局部趋密性的聚类算法优化及应用研究.pdf

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    摘要

    聚类作为无监督机器学习领域的重要方法，目的是挖掘数据之间隐藏的相似性规

    律，并根据数据之间的相似程度，将数据集划分为多个类簇。因其简单、高效且不要

    求数据带有标签的优点，一直被广泛应用在各个领域。但随着研究数据的不断多样化

    和复杂化，传统的聚类算法采用单一的相似度计算方式和单一的聚类过程已经难以达

    到期望的效果，需要对其不断改进和优化才能更好的适应多变的数据集。本文主要基

    于数据空间结构特征，引入了数据间的近邻关系和密度分布对数据间相似性度量和聚

    类过程进一步优化，并提出了新的基于数据局部趋密

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