【摘 要】
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为解决传统密度峰聚类算法容易忽略低密度簇中心以及难以自动选择聚类中心的问题,提出罚处共享最近邻密度峰聚类算法.设计罚处系数,减少高密度簇中非中心点的共享最近邻局部密度值,降低低密度簇中心点被忽视的机率;采用迭代阈值法实现簇中心点的自动选择.在人工数据集、UCI真实数据集以及图像数据集上进行仿真实验,其结果表明,该算法能找到数据集的簇中心和簇数目,聚类精度优于相比较的其它算法,该算法是可行的、有效的.
【机 构】
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广西大学计算机与电子信息学院,广西南宁530004
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为解决传统密度峰聚类算法容易忽略低密度簇中心以及难以自动选择聚类中心的问题,提出罚处共享最近邻密度峰聚类算法.设计罚处系数,减少高密度簇中非中心点的共享最近邻局部密度值,降低低密度簇中心点被忽视的机率;采用迭代阈值法实现簇中心点的自动选择.在人工数据集、UCI真实数据集以及图像数据集上进行仿真实验,其结果表明,该算法能找到数据集的簇中心和簇数目,聚类精度优于相比较的其它算法,该算法是可行的、有效的.
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