基于K近邻的模糊密度峰值聚类算法研究

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基于密度的聚类算法( DensityPeakClustering,DPC)广泛使用在处理非球形数据集的聚类问题,算法使用较少的参数就能够实现数据集的处理.但该算法存在这样一些的不足:首先,全局变量的设定没有考虑数据 的局部结构,特别是当不同类别的局部密度差别很大的情况下,容易忽略一些密度较小的类别,聚类效果不理想. 其次,DPC提出了一种通过决策图来人工选取聚类中心点的方法,这也是DPC算法在人工智能数据分析的一个重 大缺陷.为此,本文提出了基于K 近邻的模糊密度峰值聚类算法,算法针对这两方面的不足进行了
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