【摘 要】
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AP聚类算法无需人为设定类别和指定类中心，能高效解决数据聚类问题，但无法满足大规模数据的应用需求，因此对数据进行聚类前先约简数据尤为重要.分布均匀的数据利用简单随机抽样可获得质量较高的样本，当数据偏斜较大时，简单随机抽样所获得的样本往往会丢失原始数据集的类.针对此问题，首先借助基于网格的密度偏差抽样算法对数据进行约简，其次在样本数据集上执行AP聚类，最后通过数值实验结果表明，对样本数据执行聚类在损
【基金项目】
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贵州省教育厅青年科技人才成长项目（黔教合KY字[2018]429,黔教合KY字[2018]276）;贵州省教育厅人文社科项目（2018qn42）； 贵州省科技计划项目（黔科合基础[2020]1Y423）； 贵州省自然科学基金资助项目（黔教合KY字[2019]202）；
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AP聚类算法无需人为设定类别和指定类中心，能高效解决数据聚类问题，但无法满足大规模数据的应用需求，因此对数据进行聚类前先约简数据尤为重要.分布均匀的数据利用简单随机抽样可获得质量较高的样本，当数据偏斜较大时，简单随机抽样所获得的样本往往会丢失原始数据集的类.针对此问题，首先借助基于网格的密度偏差抽样算法对数据进行约简，其次在样本数据集上执行AP聚类，最后通过数值实验结果表明，对样本数据执行聚类在损失小部分精度代价上，提高聚类算法的效率.
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