【摘 要】
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CFSFDP是基于密度的新聚类算法,可聚类非球形数据集,具有聚类速度快、实现简单等优点。CFSFDP需人工尝试确定密度阈值dc,且对一个类中存在多密度峰值的数据无法进行准确聚类
【机 构】
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中国矿业大学计算机科学与技术学院,常熟理工学院计算机科学与工程学院,重庆大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61173130)
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CFSFDP是基于密度的新聚类算法,可聚类非球形数据集,具有聚类速度快、实现简单等优点。CFSFDP需人工尝试确定密度阈值dc,且对一个类中存在多密度峰值的数据无法进行准确聚类。为解决该缺点,提出基于近邻距离曲线和类合并优化CFSFDP（简称NM-CFSFDP）的聚类算法。算法用近邻距离曲线变化情况自动确定密度阈值dc,采用确定dc的CFSFDP对数据聚类,并利用计算dc值的方法指导类的合并,引入内聚程度衡量参数解决了类合并后不能撤销的难题,从而实现对多密度峰值数据的正确聚类。通过实验对比,NM-CFSF
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