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為解決傳統(tǒng)聚類算法多數(shù)需要預(yù)先設(shè)定聚類參數(shù)且無法有效識別異常點和噪聲點的問題，提出一種自適應(yīng)的關(guān)聯(lián)融合聚類算法。采用自然近鄰搜索算法計算數(shù)據(jù)集的密度分布，篩選出具有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)信息的代表核點，并排除邊界點和噪聲點對聚類結(jié)果的影響。引入關(guān)聯(lián)度矩陣，通過計算類簇間的關(guān)聯(lián)程度和融合度量，選取最優(yōu)關(guān)聯(lián)簇進行融合得到最終聚類結(jié)果。實驗結(jié)果表明，該算法無需人工設(shè)置聚類參數(shù)，并且與基于密度的空間聚類算法和K均值聚類算法相比，其具有更高的聚類準(zhǔn)確率和可靠性。
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