基于代表點(diǎn)與K近鄰的密度峰值聚類算法
軟件學(xué)報(bào)
頁(yè)數(shù): 20 2023-03-10
摘要: 密度峰值聚類(density peaks clustering, DPC)是一種基于密度的聚類算法,該算法可以直觀地確定類簇?cái)?shù)量,識(shí)別任意形狀的類簇,并且自動(dòng)檢測(cè)、排除異常點(diǎn).然而, DPC仍存在些許不足:一方面, DPC算法僅考慮全局分布,在類簇密度差距較大的數(shù)據(jù)集聚類效果較差;另一方面, DPC中點(diǎn)的分配策略容易導(dǎo)致“多米諾效應(yīng)”.為此,基于代表點(diǎn)(representati...