【摘 要】
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为确定数据集真实类数目,降低参数对于密度峰值算法的影响,本文基于自然邻居思想提出了密度峰值(DP)算法的新内核,以摆脱参数的限制,实现真正的自适应聚类。将密度峰值算法与
【机 构】
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哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金项目(LH2020F023).
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为确定数据集真实类数目,降低参数对于密度峰值算法的影响,本文基于自然邻居思想提出了密度峰值(DP)算法的新内核,以摆脱参数的限制,实现真正的自适应聚类。将密度峰值算法与肘方法联合,提出了自然密度峰(NDP)指标。此外,通过减而治之的思想,改进了自然邻居的搜索算法。新的指标和方法可以适用于多种类型的数据集(例如线形、流形、环形和凸形数据集)求得最优类簇数目。经理论研究和实验结果分析可以证实所提出的指标和算法的有效性。
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