混合的密度峰值聚类算法

来源 :计算机应用 | 被引量 : 1次 | 上传用户：luohz09

【摘要】

：

密度峰值聚类(DP)算法是一种新的基于密度的聚类算法,当它处理的单个聚类包含多个密度峰值时,会将每个不同密度峰值视为潜在聚类中心,以致难以在数据集中确定正确数量聚类,为此,提出一种混合的密度峰值聚类算法C-DP。首先,以密度峰值点为初始聚类中心将数据集划分为子簇;然后,借鉴代表点层次聚类算法(CURE),从子簇中选取分散的代表点,将拥有最小距离的代表点对的类进行合并,引入参数收缩因子以控制类的形状

【作者】

：

王军周凯程勇

【机构】

：

南京信息工程大学计算机与软件学院,南京信息工程大学科技产业处

【出处】

：

计算机应用

【发表日期】

：

2019年02期

【关键词】

：

密度峰值层次聚类类合并代表点收缩因子 density peakhierarchical clusteringclass mergingrepresent

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(41875184,61373064),江苏省“六大人才高峰”创新团队项目(TD-XYDXX-004),赛尔网络下一代互联网技术创新项目(NGII20170610,NGII20171204),江苏省农业气象重点实验室开放基金资助项目(KYQ1309).

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