【摘 要】
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DPC算法在处理紧密相邻的团形簇时,对于簇间样本点分配效果不佳,同时DPC算法对于团形簇由密集到稀疏的渐变区域,即边界点和噪音点的划分也存在着缺陷。针对这两个问题,本文提
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DPC算法在处理紧密相邻的团形簇时,对于簇间样本点分配效果不佳,同时DPC算法对于团形簇由密集到稀疏的渐变区域,即边界点和噪音点的划分也存在着缺陷。针对这两个问题,本文提出基于高斯核优化的密度峰值聚类算法(Gauss-DPC)。Gauss-DPC算法在DPC聚类算法快速发现簇中心的基础之上,通过计算簇内样本点到簇中心距离的统计量,利用统计量构建高斯判别式,使用高斯判别式进行簇间样本点的分配,最后引入高斯约束来区分簇边界点和噪声点。通过实验证明了Gauss-DPC算法具有更好的聚类效果,而且Gauss-DP
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