保留无参动态邻域
以数据点间万有引力替代传统距离度量，在流形数据表示中展现更高性能，并成功应用于聚类与离群点检测。
Juntao, Yang · 杨力军 · Zhang, Jinghui · Qiwen, Liang · Wentong, Wang · 唐东明 · Tao, Liu
Pattern Recognition 2024
算法继承了自然邻居搜索的无参数特性，用户无需为数据集设置邻居数量或距离阈值，避免了参数调优负担。
每个数据点自动获得与其局部结构相适应的邻居集合，无需人工设定邻域大小，对任意形状的数据集都能自适应。
通过引力准则，构建的自然邻域图能更准确地反映流形数据的整体结构，性能高于传统距离度量的方法。
将该方法用于聚类和离群点检测任务，取得了令人满意的结果，证明其在实际应用中的有效性。