![](/images/graphics-bg.png)
Density Peaks Clustering by Zero-Pointed Samples of Regional Group Borders
المؤلفون المشاركون
Ding, Lin
Chen, Yuantao
Xu, Weihong
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-15، 15ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-07-18
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
15
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Density peaks clustering algorithm (DPC) has attracted the attention of many scholars because of its multiple advantages, including efficiently determining cluster centers, a lower number of parameters, no iterations, and no border noise.
However, DPC does not provide a reliable and specific selection method of threshold (cutoff distance) and an automatic selection strategy of cluster centers.
In this paper, we propose density peaks clustering by zero-pointed samples (DPC-ZPSs) of regional group borders.
DPC-ZPS finds the subclusters and the cluster borders by zero-pointed samples (ZPSs).
And then, subclusters are merged into individuals by comparing the density of edge samples.
By iteration of the merger, the suitable dc and cluster centers are ensured.
Finally, we compared state-of-the-art methods with our proposal in public datasets.
Experiments show that our algorithm automatically determines cutoff distance and centers accurately.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ding, Lin& Xu, Weihong& Chen, Yuantao. 2020. Density Peaks Clustering by Zero-Pointed Samples of Regional Group Borders. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138955
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ding, Lin…[et al.]. Density Peaks Clustering by Zero-Pointed Samples of Regional Group Borders. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2020 (2020), pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138955
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ding, Lin& Xu, Weihong& Chen, Yuantao. Density Peaks Clustering by Zero-Pointed Samples of Regional Group Borders. Computational Intelligence and Neuroscience. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138955
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1138955
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)