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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.本文提出了一种基于密度差分的自动聚类算法（CDD：Clustering based on Density Difference）,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. 相似文献
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