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基于JS散度的不确定数据密度峰值聚类算法
计算机科学与技术 | 更新时间：2024-08-05

    • 基于JS散度的不确定数据密度峰值聚类算法

    • Peak clustering algorithm for uncertain data density based on JS divergence

    • “在不确定性数据处理领域，研究者提出了基于JS散度的不确定数据密度峰值聚类算法UDPC-JS，有效改善了传统算法的参数敏感性和聚类效果，尤其在处理复杂流形数据集上表现突出。”
    • 吉林大学学报（工学版）   2024年54卷第7期 页码：2038-2048
    • 作者机构：

      1.哈尔滨理工大学 计算机科学与技术学院，哈尔滨 150080

      2.奇安信科技集团股份有限公司 战略研究部，北京 100088

    • 作者简介：

      李松（1977-），男，教授，博士. 研究方向：数据库，数据挖掘，大数据. E-mail：lisongbeifen@163.com

    • 基金信息：
      国家自然科学基金项目(62072136);黑龙江省重点研发计划项目(2022ZX01A34);国家重点研发计划项目(2020YFB1710200)

    • DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20221161    

      中图分类号： TP311

    • 收稿：2022-09-08，

      纸质出版：2024-07-01

    移动端阅览

  • 李松,刘晓楠,刘娟.基于JS散度的不确定数据密度峰值聚类算法[J].吉林大学学报（工学版）,2024,54(07):2038-2048. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20221161.

    LI Song,LIU Xiao-nan,LIU Juan.Peak clustering algorithm for uncertain data density based on JS divergence[J].Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition),2024,54(07):2038-2048. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20221161.

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