【摘 要】
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为了解决DPC(Clustering by fast search and find of Density Peaks)算法中依赖截断距离、计算复杂度大和需要人工选取簇心的问题,提出了基于残差和密度网格的簇心自确认聚
【基金项目】
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国家科技支撑计划(No.2015BAK24B01),徽文化传播智能交互技术集成与应用示范
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为了解决DPC(Clustering by fast search and find of Density Peaks)算法中依赖截断距离、计算复杂度大和需要人工选取簇心的问题,提出了基于残差和密度网格的簇心自确认聚类算法。将数据对象映射到网格上,用网格对象作为聚类对象,删除不含任何信息的网格对象;用特定方式计算网格对象的密度值和距离值;接着通过残差分析确定含有簇心的网格对象;用与非边缘点的距离和自变动的阈值来处理网格边缘点和噪声点。仿真实验表明所提出的算法与一些其他聚类算法对比,有着较高的聚类精度和较低
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