We proposed a diffusion-based Aggre

We proposed a diffusion-based Aggregated Heat Kernel (AHK) to improve
the clustering stability, and a Local Density Affinity Transformation (LDAT)
to correct the bias originated from different cluster densities. Our proposed
framework integrates these two techniques systematically. As a result,
it not only provides an advanced noise-resisting and density-aware spectral
mapping to the original datasets, but also demonstrates the clustering stability
during the process of tuning the scaling parameters.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เรานำเสนอที่ใช้แพร่รวมความร้อนเคอร์เนล (AHK) เพื่อปรับปรุงความมั่นคงระบบคลัสเตอร์ และการแปลงความสัมพันธ์ความหนาแน่นภายใน (LDAT)แก้ไขอคติที่มาจากความหนาแน่นของคลัสเตอร์ที่แตกต่างกัน เรานำเสนอกรอบรวมเทคนิคเหล่านี้สองระบบ เป็นผลไม่เพียงแต่มีขั้นสูงเสียงต่อต้าน และ ทราบความหนาแน่นสเปกตรัมการแมปไปยังชุดข้อมูลเดิม แต่ยัง แสดงความมั่นคงระบบคลัสเตอร์ในระหว่างกระบวนการปรับแต่งพารามิเตอร์ปรับ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เราเสนอให้มีการแพร่กระจายตามที่รวบรวมความร้อนเคอร์เนล (AHK) เพื่อปรับปรุง
เสถียรภาพการจัดกลุ่มและความหนาแน่นของ Affinity ท้องถิ่นการเปลี่ยนแปลง (LDAT)
เพื่อแก้ไขอคติมาจากความหนาแน่นที่แตกต่างกันของคลัสเตอร์ ที่เรานำเสนอ
กรอบการทำงานบูรณาการทั้งสองเทคนิคระบบ เป็นผลให้
มันไม่เพียง แต่ให้ขั้นสูงเสียงต่อต้านและความหนาแน่นของการตระหนักถึงสเปกตรัม
ทำแผนที่เพื่อชุดข้อมูลเดิม แต่ยังแสดงให้เห็นถึงความมั่นคงการจัดกลุ่ม
ในระหว่างขั้นตอนของการปรับแต่งพารามิเตอร์การปรับที่