【摘 要】
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2014年提出的密度峰值聚类算法，思想简洁新颖，所需参数少，不需要进行迭代求解，而且具有可扩展性。基于密度峰值聚类算法提出了一种网格聚类算法，能够高效地对大规模数据进行处理。
【机 构】
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计算智能重庆市重点实验室（重庆邮电大学）,遵义师范学院物理与电子科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61572091);重庆市研究生科研创新项目(CYB16106);高端人才项目(RC2016005);贵州省级重点学科(黔学位办[2013]18号)~~
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2014年提出的密度峰值聚类算法，思想简洁新颖，所需参数少，不需要进行迭代求解，而且具有可扩展性。基于密度峰值聚类算法提出了一种网格聚类算法，能够高效地对大规模数据进行处理。首先，将Ⅳ维空间粒化为不相交的长方形网格单元；然后，统计单元空间的信息，利用密度峰值聚类寻找中心点的思想确定中心单元，即中心网格单元被一些低局部密度的数据单元包围，而且与比自身局部密度高的网格单元的距离相对较大；最后，合并与中心网格单元相近网格单元，从而得出聚类结果。在UCl人工数据集上的仿真实验结果表明，所提算法能够较快得出聚类中心
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