【摘 要】
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为了解决增量大数据聚类速度缓慢问题，提出了一种结合密度峰和代表点分析的快速聚类算法．先对样本集进行初始化聚类，然后根据删除失效的聚类数据调节聚类簇群的密度均值，再利用代
【基金项目】
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浙江省科技厅项目(2016C31G2020061);浙江省自然科学基金资助项目(LY15F020024)
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为了解决增量大数据聚类速度缓慢问题，提出了一种结合密度峰和代表点分析的快速聚类算法．先对样本集进行初始化聚类，然后根据删除失效的聚类数据调节聚类簇群的密度均值，再利用代表点的算法对样本集进行更新，最后采用密度峰算法进行重复聚类从而更新聚类核心点．通过实验分析表明：该算法可有效提高算法收敛速度．在应用方面，将这种聚类算法引用到大数据量的人脸聚类工作中，优化人脸聚类的效果．
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