Resumen

La estructura del conjunto de datos es de vital importancia en la identificación de conglomerados, especialmente la característica de diferencia de densidad. En este artículo, presentamos un algoritmo de agrupación basado en la consistencia de la densidad, que es un proceso de filtrado para identificar la misma característica de estructura y clasificarla en el mismo conglomerado. Este método no está restringido por las formas y el conjunto de datos de alta dimensión, y mientras tanto es robusto a ruidos y valores atípicos. Amplios experimentos con conjuntos de datos sintéticos y reales validan el nuevo algoritmo de agrupación propuesto.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:conjuntos de datos del mundo real, característica de diferencia de densidad, datos de alta dimensión, característica de misma estructura, algoritmo, experimentos exhaustivos, importancia crítica, coherencia de densidad, mismo conglomerado, estructura
• Keywords:real world data sets, density difference feature, high dimension data, same structure feature, algorithm, extensive experiments, critical importance, density consistency, same cluster, structure