Графовый алгоритм кластеризации на основе вариации плотности - Давронов, Р.Р. (Международный Журнал Теоретических и Прикладных Вопросов Цифровых Технологий, 2025)
Кластеризация является одной из основных задач анализа данных, направленной на группировку объектов в однородные подмножества без заранее заданных меток. В данной статье рассматривается метод кластеризации на графах. В нем используется концепция итеративного удаления узлов с низкой плотностью, чтобы обнаруживать «ядерные» узлы (core pixels) и определять структуру кластеров. Мы описываем теоретические основы метода, приводим детали реализации и анализируем полученные результаты на синтетических наборах данных (в том числе созданных при помощи библиотеки scikit-learn). Кроме того, сравниваем предложенный алгоритм с другими известными методами кластеризации, используя метрику ARI (Adjusted Rand Index). Эксперименты показывают, что данный подход эффективно выявляет структуры разной формы и плотности, а также демонстрирует конкурентоспособные результаты по сравнению с классическими методами.