genieclust：带噪声点的快速鲁棒层次聚类检测

对Genie算法的重述（加戈列夫斯基，2021年<doi:10.1016/j.softx.2021.100722>)-稳健层次聚类法（Gagolewski，Bartoszuk，Cena，2016年）<doi:10.1016/j.ins.2016.05.003>)。现在更快、更节省内存；确定整个层次结构对于低维欧氏空间中10M点的数据集，或高维的100K点只需要1-2分钟。允许根据相互可达性距离进行聚类从而它可以充当噪声点检测器或“HDBSCAN*”（能够检测预定义数量的集群，因此它不依赖于易碎的“eps”参数）。该软件包还提供了不平等指数的实现（基尼、邦费罗尼指数）、外部聚类有效性测度（例如，归一化聚类精度和分区相似性得分如调整后的Rand、Fowlkes-Mallows、调整后的相互信息、，和成对设置索引），和内部聚类有效性指数（例如Calinski-Harabasz，Davies-Bouldin、Ball-Hall、Silhouette和广义Dunn指数）。另请参阅“PyPI”上提供的“genieclust”的“Python”版本，其中支持稀疏数据、更多指标，甚至更大的数据集。

版本：	1.1.5-2
进口：	卢比（≥1.0.4），统计，实用程序
链接到：	卢比
建议：	数据集，mlpack（mlpack）
出版：	2023-10-18
作者：	马雷克·加戈列夫斯基[aut，cre，cph]，Maciej Bartoszuk[ctb]，安娜·塞纳，彼得·拉森
维护人员：	马雷克·加戈列夫斯基（Marek Gagolewski）
错误报告：	https://github.com/gagolews/geneeclust/issues
许可证：	AGPL-3型
网址：	https://geniecust.gagolewski.com/,https://clustering-benchmarks.gagolewski.com/,https://github.com/gagolews/geneeclust
需要编译：	对
系统要求：	开放式多媒体播放器
引用：	genieclust引文信息
材料：	新闻
在视图中：	集群
CRAN检查：	genieclust结果

文档：

参考手册：

geniecust.pdf（通用）

下载内容：

包源：	geniecust_1.1.5-2.tar.gz
Windows二进制文件：	r-预发布：geniecust_1.1.5-2.zip，r版本：geniecust_1.1.5-2.zip，r-oldrel：geniecust_1.1.5-2.zip
macOS二进制文件：	r-prerel（arm64）：geniecust_1.1.5-2.tgz，r-release（arm64）：geniecust_1.1.5-2.tgz，r-oldrel（arm64）：geniecust_1.1.5-2.tgz，r-prerel（x86_64）：geniecust_1.1.5-2.tgz，r-release（x86_64）：geniecus_1.1.5-2.tgz发电机
旧来源：	geniecust档案

反向依赖关系：

反向取决于：	精灵,奥马达
反向进口：	Kmedians公司,modACDC公司,RGMM公司
反向建议：	隔板

链接：

请使用规范形式https://CRAN.R-project.org/package=genieclust链接到此页面。