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上海师范大学硕士学位论文摘要

摘要

聚类旨在归纳相近数据，区分差异点。现实数据通常是复杂的，形态各异、

分布不均、密度分布不均，致使传统聚类方法受限。噪声干扰亦加剧聚类难度，

影响聚类精度与稳健性。为解决上述问题，本文提出结合对称比与距离比的离群

点检测算法，并设计了一种基于最小生成森林(MSF)的新型分裂-合并聚类算法。

本研究的主要贡献可归纳如下：

(1)提