【摘 要】
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针对现有的基于密度的聚类算法存在参数敏感,处理非球面数据和复杂流形数据聚类效果差的问题,提出一种新的基于密度峰值的聚类算法。该算法首先根据自然最近邻居的概念确定数
【机 构】
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江南大学物联网工程学院物联网技术应用教育部工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61673193);中央高校基本科研业务费专项资金(Nos.JUSRP51635B,JUSRP51510)~~
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针对现有的基于密度的聚类算法存在参数敏感,处理非球面数据和复杂流形数据聚类效果差的问题,提出一种新的基于密度峰值的聚类算法。该算法首先根据自然最近邻居的概念确定数据点的局部密度,然后根据密度峰局部密度最高并且被稀疏区域分割来确定聚类中心,最后提出一种新的类簇间相似度概念来解决复杂流形问题。在实验中,该算法在合成和实际数据集中的表现比DPC(clustering by fast search and find of density peaks)、DBSCAN(density-based spatial cl
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