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Trimmed Calinski-Harabasz Index

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  1. TOOL · CL_229811 ·

    开发了新的鲁棒 K-means 聚类方法来处理异常值

    研究人员开发了一种名为 MK-means DPD 的新型鲁棒聚类方法，该方法利用密度幂散度和马氏距离来有效处理异常值并适应异质聚类。为了解决收敛问题，引入了一个名为 Density-Consistent MK-means DPD 的变体，它通过重新定义的聚类分配步骤来保证收敛。该研究还提出了新的评估指标，即中位数 Davies-Bouldin 指数和修剪 Calinski-Harabasz 指数，以提供抗异常值的性能比较。这些方法的有…