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《計算機工程與設計》 2020年07期
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基于最優密度估計的密度峰值聚類算法

覃華  劉政  蘇一丹  
【摘要】:針對密度峰值聚類算法(clustering by fast search and find of density peaks,DPC)聚類無特定形狀的實際數據集時聚類精度欠佳的問題,提出一種最優化密度估計的密度峰聚值類算法。使用最優Oracle逼近(Oracle approximating shrinkage,AS)計算出最優協方差矩陣,利用最優協方差矩陣構造馬氏距離,通過最優協方差矩陣提高DPC對數據相似度的區分能力,在此基礎上結合K近鄰算法,實現數據樣本密度最優估計,利用最優密度估計提高DPC對實際數據集的聚類精度。在人工數據集和UCI真實數據集上進行仿真實驗,實驗結果表明,改進DPC算法的思路是可行的。
【作者單位】廣西大學計算機與電子信息學院
【基金】:國家自然科學基金項目(51667004、61762009)
【分類號】:TP311.13

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