网格相对密度差扩展聚类算法：提高聚类精度

"论文研究-基于网格相对密度差的扩展聚类算法.pdf" 本文提出了一种新的聚类算法，称为基于网格相对密度差的扩展聚类算法（ECRGDD），旨在解决多密度聚类算法对参数敏感和聚类精度低的问题。这种算法特别适合处理不规则和多样化分布的数据集，能够有效地识别不同密度区域并分离噪声。 首先，ECRGDD算法采用了一种网格划分策略。通过对数据点的分布情况进行统计分析，选择相对密集的区域作为划分依据。然后，它利用近邻估计法来确定网格划分的大小标准。近邻估计法是一种常用的密度估计方法，它通过计算一个点的邻域内其他点的数量来评估该点的局部密度，以此来适应数据的不同密度区域。 接着，算法引入了“网格相对密度差”的概念。这是衡量两个网格之间密度差异的关键指标。根据每个网格的密度值，ECRGDD选择具有高密度的网格作为初始单元，并通过计算相邻网格间的相对密度差来扩展聚类。这种方法允许算法在不同密度的区域之间灵活地扩展聚类边界，从而适应数据集的多密度特性。 在聚类过程中，边界点的处理是关键。ECRGDD使用了模糊函数来处理边界单元。模糊函数可以更好地处理边界不明确的情况，使得边界点的归属更加准确，从而提高聚类的质量和稳定性。模糊函数通过定义隶属度函数，使得边界点可以同时属于多个类别，增加了聚类的灵活性和鲁棒性。 实验结果显示，ECRGDD算法在多种不规则和多样化分布的数据集上表现出优秀的聚类效果，能够有效地分离噪声点，提高了聚类精度。相较于传统的多密度聚类算法，ECRGDD降低了对参数选择的依赖，提高了算法的自动适应性。 基于网格相对密度差的扩展聚类算法ECRGDD是一种创新的聚类方法，它的核心在于网格划分、网格相对密度差计算和模糊函数的应用。这些技术的结合使得ECRGDD能够在处理复杂数据分布时展现出优越的性能，对于大数据分析和模式识别等领域具有重要价值。