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UniForCE: 单模态森林方法用于聚类与聚类数目估计
本文提出了一种名为 “UniForCE 方法” 的灵活聚类定义方式，该方法基于局部单调性图连接形成局部单峰对的子聚类，通过计算单调性图中的生成树来识别最大的局部单峰聚类。实验结果表明，该方法在发现规则和高度复杂的聚类形状方面特别灵活且可靠，
PDF7 months ago
利用随机投影的马氏距离 DIP 统计量进行多元单峰性检验
通过线性随机投影和点对点距离计算，我们提出了一种根据 α- 单峰假设的多元单峰性测试方法，命名为 mud-pod，通过将一维单峰性原理推广到多维空间中，从而在多维数据集的单峰性评估和聚类数量估计方面表现出良好效果。
PDF7 months ago
MM基于超球密度的方法确定 K-Means 聚类中簇的数量
本研究提出了一种基于聚类超球密度的方法，以解决之前使用的需要事先知道簇的数量的方法的合适性瓶颈，该方法可以在不依赖过多参数的情况下获得可靠且鲁棒的聚类结果。
PDF5 years ago
高维度、低样本量数据完美聚类
本文针对高维低样本量情况下聚类算法性能下降的问题，介绍了一种基于云图的 MADD 差异度量方法，并证明了其在高维数据聚类上的有效性；根据理论和实验结果，比较了多种算法及其聚类效果评估方法，发现在使用 MADD 代替欧氏距离时，已有算法的表现
PDF8 years ago
一个信息论的视角：聚类数量
研究聚类问题中的最优聚类数量问题，提出了一种基于信息理论框架的方法，其利用熵和温度之间的关系来找到数据集的最佳聚类数量，以及通过校正聚类标准来解决采样误差问题，找到最大的有意义结构和聚类的解决方案。
PDF21 years ago