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基于微簇融合的密度峰值聚类算法

宋紫阳  张菁  刘小康  刘传修  
【摘要】:密度峰值聚类(DPC)算法可快速搜索密度峰并进行聚类,具有调节参数少、无需迭代的特点。但对于稀疏簇和密集簇的数据,简单的局部密度定义无法有效找到聚类中心,容错性能差。为解决上述问题,提出一种基于微簇融合的密度峰值聚类算法(MCF-DPC)。首先改进局部密度计算公式,其次将微簇融合策略与DPC结合,最后引入非负分解算法,对数据进行降维。多个数据集实验验证了所提改进算法的正确性和有效性。

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