数据密度

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改进旋转平衡森林的数据密度峰值聚类算法
《计算机仿真》2024年第8期338-343,共6页衡欣 焦禹淦 郑延斌 
河南省软科学项目(142400411001);河南省科技厅科技攻关项目(132102210537)。
非平衡数据中少数类样本数量少,存在分类检测准确率低下的问题,为提高少数类检测精度,同时提高分类检测的通用性,将ADPC自适应密度峰值聚类优化算法与ROBF旋转平衡森林算法有机融合,提出一种改进的非平衡数据密度峰值聚类算法,即ROBF-A...
关键词：旋转平衡森林 密度峰值聚类 数据采样 
基于深度学习的非结构化大数据密度聚类仿真
《计算机仿真》2024年第5期501-505,共5页胡涛 王中杰 张连明 陈晓锁 
湖南省教育厅教学改革研究项目:程序设计类课程(HNJG-2021-1275);湖南省教育厅科学研究重点项目(22A0056);基于图神经网络的工业物联网模型与路由优化研究(2023.01-2025.12)。
常规的非结构化大数据密度聚类方法耗时长,且易出现数据密度分配错误的情况,影响数据聚类精度。因此,提出一种基于深度学习的非结构化大数据快速密度聚类方法。采用数据密度函数求解每个非结构化大数据密度值,使用邻近搜索技术找出各簇...
关键词：深度学习 非结构化大数据 数据密度 伪标签 
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