| 基于二阶k近邻的密度峰值聚类算法研究 |
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| 引用本文： | 王大刚,丁世飞,钟锦.基于二阶k近邻的密度峰值聚类算法研究[J].计算机科学与探索,2021,15(8):1490-1500. |
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| 作者姓名： | 王大刚 丁世飞 钟锦 |
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| 作者单位： | 中国矿业大学 计算机科学与技术学院 江苏 徐州221116;合肥师范学院 计算机学院 合肥230601;中国矿业大学 计算机科学与技术学院 江苏 徐州221116;合肥师范学院 计算机学院 合肥230601 |
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| 摘 要： | 密度峰值聚类(DPC)是近年来提出的一种新的密度聚类算法,算法的核心是基于局部密度和相对距离,通过画出决策图,人为选定聚类中心,进而完成聚类.DPC算法利用截断距离计算局部密度,本质上只考虑了周围近邻节点的数量,且算法采用单步分配策略,一定程度上限制了算法对任意数据集的计算精度和有效性.针对上述问题,提出基于二阶k近邻的密度峰值聚类算法(SODPC).算法通过引入节点的二阶k近邻,计算直接密度和间接密度,重新定义局部密度的计算方式.在此基础上,定义非中心节点的多步骤分配策略完成聚类.通过人工和真实数据的测试,证明了该算法对不规则、密度不均匀的数据集具有较好的聚类效果.
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| 关 键 词： | 密度峰值聚类 决策图 二阶k近邻 局部密度 |
Research of Density Peaks Clustering Algorithm Based on Second-Order k Neighbors |
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| WANG Dagang,DING Shifei,ZHONG Jin.Research of Density Peaks Clustering Algorithm Based on Second-Order k Neighbors[J].Journal of Frontier of Computer Science and Technology,2021,15(8):1490-1500. |
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| Authors: | WANG Dagang DING Shifei ZHONG Jin |
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