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      一種基于自然最近鄰的密度峰值聚類算法

      2021-04-08 | pdf | 2.52 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　針對密度峰值聚類算法（ Density Peaks（ Clustering，DPC）需要人為指定截斷距離d，以及局部密度定義簡單和一步分配策略導致算法在復雜數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)不佳的問題，提出了一種基于自然最近鄰的密度峰值聚類算法（ Density Peaks Clusteringbased on Natural Nearest Neighbor，NNN-DPC）。該算法無需指定任何參數(shù)，是一種非參數(shù)的聚類方法。該算法首先根據(jù)自然最近鄰的定義，給出新的局部密度計算方法來描述數(shù)據(jù)的分布，揭示內在的聯(lián)系;然后設計了兩步分配策略來進行樣本點的劃分。最后定義了簇間相似度并提岀了新的簇合并規(guī)則進行簇的合并，從而得到最終聚類結果。實驗結果表明，在無需參數(shù)的情況下，NNN-DPC算法在各類數(shù)據(jù)集上都有優(yōu)秀的泛化能力，對于流形數(shù)據(jù)或簇間密度差異大的數(shù)據(jù)能更加準確地識別聚類數(shù)目和分配樣本點。與DPC、FKNN-DPC（ Fuzzy Weighted K- nearest Density Peak Clustering）以及其他3種經典聚類算法的性能指標相比， NNN-DPC算法更具優(yōu)勢。

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