DEDIC: Density Estimation Clustering Method Using Directly Interconnected Cores

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...

Ամբողջական նկարագրություն

Մատենագիտական մանրամասներ
Հիմնական հեղինակներ: Yisen Lin, Xinlun Zhang, Lei Liu, Huichen Qu
Ձևաչափ: Հոդված
Լեզու:English
Հրապարակվել է: IEEE 2022-01-01
Շարք:IEEE Access
Խորագրեր:
Clustering
region density
mutual neighbors
dimensionality reduction
arbitrary shapes
pattern recognition
Առցանց հասանելիություն:https://ieeexplore.ieee.org/document/9987490/

Համացանց

https://ieeexplore.ieee.org/document/9987490/

Նմանատիպ նյութեր