發(fā)布時(shí)間：2025-04-27 00:29

　　 相比較于其它聚類(lèi)算法,密度峰值聚類(lèi)算法可將任意形狀的數(shù)據(jù)與較少的參數(shù)和高效的聚類(lèi)速度結(jié)合起來(lái)。針對(duì)當(dāng)某個(gè)類(lèi)中出現(xiàn)多個(gè)密度峰值時(shí),聚類(lèi)結(jié)果缺乏準(zhǔn)確性的問(wèn)題,提出一種改進(jìn)的密度峰值聚類(lèi)算法(CFSFDP)。該算法從決策點(diǎn)數(shù)值變化的角度,考慮3個(gè)點(diǎn)(當(dāng)前數(shù)據(jù)點(diǎn)、當(dāng)前點(diǎn)的前一數(shù)據(jù)點(diǎn)與當(dāng)前點(diǎn)的后一數(shù)據(jù)點(diǎn))連線形成夾角的變化情況實(shí)現(xiàn)算法自主選取聚簇中心;同時(shí)為減少人為因素對(duì)聚類(lèi)結(jié)果有效性造成的影響,算法通過(guò)比較類(lèi)簇之間的密度屬性,實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)的子簇合并,減少主觀因素對(duì)算法結(jié)果的影響。通過(guò)實(shí)驗(yàn)與已有密度聚類(lèi)算法對(duì)比,改進(jìn)算法不僅很好地避免了原算法人為確定參數(shù)給實(shí)驗(yàn)結(jié)果造成的影響,而且具有更好的聚類(lèi)性能。

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【文章目錄】：
0 引言
1 快速密度峰值搜索算法及改進(jìn)
    1.1 傳統(tǒng)密度峰值搜索算法
    1.2 改進(jìn)的密度峰值搜索算法
        1.2.1 改進(jìn)的聚類(lèi)中心選擇方法
        1.2.2 子簇合并處理
    1.3 改進(jìn)后的算法流程
2 實(shí)驗(yàn)與討論
    2.1 人工數(shù)據(jù)集結(jié)果分析
    2.2 UCI數(shù)據(jù)集結(jié)果分析
3 結(jié)語(yǔ)



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