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二阶K近邻和多簇合并的密度峰值聚类算法
计算机科学与技术 | 更新时间：2025-05-26

    • 二阶K近邻和多簇合并的密度峰值聚类算法

    • Density peaks clustering with second-order K-nearest neighbors and multi-cluster merging

    • “在流形数据聚类领域，研究者提出了DPC-SKMM算法，有效解决了类簇中心识别和样本分配问题，为流形数据聚类研究提供了新方向。”
    • 吉林大学学报（工学版）   2024年54卷第5期 页码：1417-1425
    • 作者机构：

      1.南昌工程学院 信息工程学院，南昌 330099

      2.南昌工程学院 南昌市智慧城市物联感知与协同计算重点实验室，南昌 330099

    • 作者简介：

      吕莉（1982-），女，教授，博士. 研究方向：智能计算与计算智能，目标跟踪与检测，大数据与人工智能. E-mail： lvli623@163.com

    • 基金信息：
      国家自然科学基金项目(62066030;61962036)

    • DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20220779    

      中图分类号： TP301.6

    • 收稿：2022-06-20，

      纸质出版：2024-05-01

    移动端阅览

  • 吕莉,朱梅子,康平等.二阶K近邻和多簇合并的密度峰值聚类算法[J].吉林大学学报（工学版）,2024,54(05):1417-1425. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20220779.

    LYU Li,ZHU Mei-zi,KANG Ping,et al.Density peaks clustering with second-order K-nearest neighbors and multi-cluster merging[J].Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition),2024,54(05):1417-1425. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20220779.

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