基于密度差分的自动聚类算法

聚类作为无监督学习技术，已在实际中得到了广泛的应用.但是对于带有噪声的数据集，一些主流算法仍然存在着噪声去除不彻底和聚类结果不准确等问题.提出了一种基于密度差分的自动聚类算法（clustering based on density difference，简称CDD），实现了对含有噪声数据集的自动分类.所提算法根据噪声数据和有用数据密度的不同，实现了去噪声和数据的分类，并通过构建数据间的邻域，进一步实现了对有用数据间不同类别的划分.通过实验验证了所提算法的有效性