density-based clustering | BriefGPT

关键词density-based clustering

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PECANN：基于图的近似最近邻搜索的并行高效聚类
该研究论文通过抽象密度峰聚类算法中的关键步骤，如使用基于图的近似最近邻搜索（ANNS）方法来寻找满足预测函数的最近邻，提出了一种统一的框架 PECANN。通过在合成和真实数据集上评估，该方法在大规模高维度数据集上实现了高速的聚类效果，并在性
PDF7 months ago
基于分离性和连通性的改进的聚类可分性度量 --DCSI
对于真实世界数据集中的聚类算法的评估而言，是否数据集中的类别标签与有意义的聚类相对应至关重要。现有文献回顾表明，无论是基于分类的复杂度度量还是簇有效性指标（CVIs）都不能很好地包含基于密度的聚类的关键特征，即类间分离和类内连通性，新开发的
PDF9 months ago
SDC-HSDD-NDSA: 基于层次二阶导数、标准化密度和自适应的结构检测聚类
本文提出 SDC-HSDD-NDSA 算法，可以在高密度区域内检测结构，实现结构探测聚类。通过在多个数据集上运行验证算法的有效性，抗噪性和独立性，并证明其优于以前的算法，本文还提供了 Python 代码。
PDFa year ago
GFDC: 一种基于证据推理的颗粒融合密度聚类
本文提出了一种基于密度的聚类算法 —— 基于粒子融合的密度聚类算法（GFDC），它结合了稀疏程度、信息颗粒、粒子融合策略和 Dempster-Shafer 理论，能够准确测量局部和全局密度，处理密度差异较大的数据，探测任意形状的聚类结构并识
PDFa year ago
ICML基于聚类的主动学习与多样性探索缓解标注数据不足问题
该论文提出了一种新的基于聚类的主动学习框架 (ALCS)，其中使用密度聚类方法探索数据的聚类结构，并引入基于双簇边界的样本查询程序以提高高度重叠类别分类的学习性能，此外，我们开发了有效的多样性探索策略来解决样本查询中的冗余问题，实验证明了该
PDF2 years ago
CVPR增强式判别聚类进行领域自适应人物再识别
该研究提出了一种用于领域自适应人物再识别的 AD-Cluster 技术，通过密度聚类、自适应样本增强、判别特征学习等方法，增强了目标域中的人物簇群，大大提升了再识别模型的区分能力。
PDF4 years ago
无监督域自适应的伪标注课程
通过基于密度的聚类算法提出伪标签课程表，通过高密度值子集进行早期训练，在后期使用低密度值的数据子集，进而改进网络生成伪标签的能力，提高模型的训练效果并实现最先进的性能
PDF5 years ago
DBSCAN++：快速和可伸缩密度聚类
提出了 DBSCAN ++ 密度聚类的简单改进方法，其只需要计算所选点的密度，可在大型数据集上提供与传统 DBSCAN 相媲美的性能和稳健性，同时运行时间很短。还证明了其在估计速率方面达到了最佳的极小极大值，这一质量可能是独立利益的。
PDF6 years ago