A Shared Natural Neighbors Based-Hierarchical Clustering Algorithm for Discovering Arbitrary-Shaped Clusters

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作者
Zhongshang Chen,Feng Ji,Fapeng Cai,Degang Yang
出处
期刊:Computers, materials & continua 卷期号:80 (2): 2031-2048 被引量:1
标识
DOI:10.32604/cmc.2024.052114
摘要

In clustering algorithms, the selection of neighbors significantly affects the quality of the final clustering results. While various neighbor relationships exist, such as K-nearest neighbors, natural neighbors, and shared neighbors, most neighbor relationships can only handle single structural relationships, and the identification accuracy is low for datasets with multiple structures. In life, people's first instinct for complex things is to divide them into multiple parts to complete. Partitioning the dataset into more sub-graphs is a good idea approach to identifying complex structures. Taking inspiration from this, we propose a novel neighbor method: Shared Natural Neighbors (SNaN). To demonstrate the superiority of this neighbor method, we propose a shared natural neighbors-based hierarchical clustering algorithm for discovering arbitrary-shaped clusters (HC-SNaN). Our algorithm excels in identifying both spherical clusters and manifold clusters. Tested on synthetic datasets and real-world datasets, HC-SNaN demonstrates significant advantages over existing clustering algorithms, particularly when dealing with datasets containing arbitrary shapes.
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