DEDIC: Density Estimation Clustering Method Using Directly Interconnected Cores
Numerous clustering algorithms become invalid when data classes are unbalanced and close to each other, or clusters are arbitrary shapes and have different densities. A novel region density based clustering algorithm, DEDIC, is proposed to meet this challenge. It is based on recognizing dense region...
Հիմնական հեղինակներ: | Yisen Lin, Xinlun Zhang, Lei Liu, Huichen Qu |
---|---|
Ձևաչափ: | Հոդված |
Լեզու: | English |
Հրապարակվել է: |
IEEE
2022-01-01
|
Շարք: | IEEE Access |
Խորագրեր: | |
Առցանց հասանելիություն: | https://ieeexplore.ieee.org/document/9987490/ |
Նմանատիպ նյութեր
-
A Multi-Density Clustering Algorithm Based on Similarity for Dataset With Density Variation
: Xingxing Zhou, և այլն
Հրապարակվել է: (2019-01-01) -
Corrections to “DEDIC: Density Estimation Clustering Method Using Directly Interconnected Cores”
: Yisen Lin, և այլն
Հրապարակվել է: (2024-01-01) -
Clustering benchmark datasets exploiting the fundamental clustering problems
: Michael C. Thrun, և այլն
Հրապարակվել է: (2020-06-01) -
Fast clustering algorithm based on MST of representative points
: Hui Du, և այլն
Հրապարակվել է: (2023-07-01) -
An Internal Validity Index Based on Density-Involved Distance
: Lianyu Hu, և այլն
Հրապարակվել է: (2019-01-01)