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...

Mô tả đầy đủ

Chi tiết về thư mục
Những tác giả chính: Yisen Lin, Xinlun Zhang, Lei Liu, Huichen Qu
Định dạng: Bài viết
Ngôn ngữ:English
Được phát hành: IEEE 2022-01-01
Loạt:IEEE Access
Những chủ đề:
Clustering
region density
mutual neighbors
dimensionality reduction
arbitrary shapes
pattern recognition
Truy cập trực tuyến:https://ieeexplore.ieee.org/document/9987490/

Internet

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

Những quyển sách tương tự