计算机科学与探索

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国内刊号:11-5602/TP

国际刊号:1673-9418

计算机科学与探索杂志2020年第5期:优化分配策略的密度峰值聚类算法

发布日期:

作者:丁志成,葛洪伟

单位:1. 江南大学 江苏省模式识别与计算智能工程实验室,江苏 无锡 2141222. 江南大学 物联网工程学院,江苏 无锡 214122

关键词:密度聚类,快速搜索与发现密度峰值聚类(DPC),分配策略

针对密度峰值聚类算法在面对复杂结构数据集时容易出现分配错误的问题,提出一种优化分配策略的密度峰值聚类算法(ODPC)。新算法首先引入参数积[γ],扩大了聚类中心的选取范围;然后使用改进的数据点分配策略,对数据集的数据点进行基于相似度指标[MS]的重新分配,进一步优化了簇类中点集的分配;最后使用[dc]近邻法优化识别数据集的噪声点。在人工数据集及UCI真实数据集上的实验均可证明,新算法能够在优化噪声识别的同时,提高复杂流形数据集中数据点分配的正确率,并取得比DPC算法、DenPEHC算法、GDPC算法更好的聚类效果。

来源:2020年第5期

《计算机科学与探索》期刊编辑部

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