【摘 要】
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密度峰值聚类算法(Density peaks clustering,DPC)是一种基于密度的新型聚类算法。该算法的优点十分显著:所需参数较少,没有迭代过程,能自适应获得聚类数目并识别任意形状的簇类。该算法也有一些问题亟待解决:(1)在决策图上人工选择聚类中心,产生聚类误差;(2)在密度不同的流形数据集上聚类效果不佳。针对这些不足,该文提出一种基于电子分层模型和凝聚策略的密度峰值聚类算法(Density peaks clustering based on electronic shells model an
【机 构】
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中国矿业大学计算机科学与技术学院,徐州生物工程职业技术学院信息管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61976216,61672522),江苏高校“青蓝工程”资助。
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密度峰值聚类算法(Density peaks clustering,DPC)是一种基于密度的新型聚类算法。该算法的优点十分显著:所需参数较少,没有迭代过程,能自适应获得聚类数目并识别任意形状的簇类。该算法也有一些问题亟待解决:(1)在决策图上人工选择聚类中心,产生聚类误差;(2)在密度不同的流形数据集上聚类效果不佳。针对这些不足,该文提出一种基于电子分层模型和凝聚策略的密度峰值聚类算法(Density peaks clustering based on electronic shells model an
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