变密度强扰动下更准
针对多密度聚类中因强扰动导致现有DBSCAN变体失效的问题，设计数据块划分、局部/全局聚类与合并机制，实现无需预设参数的自动聚类。
Cai, Zihao · Zhaodong, Gu · He, Kejing
Data and Knowledge Engineering 2024
算法通过数据块划分与自适应合并，自动适应不同密度簇，无需人为指定密度阈值或簇数。
针对具有强内部相关性的连接点，算法通过局部与全局聚类结合，避免将不同密度簇错误合并。
在人工和真实数据集上，算法在多个指标上显著优于现有基线方法。