【摘 要】
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针对密度峰值聚类算法(DPC)在计算样本的局部密度时随机选取截断距离、分配剩余样本点错误率高等问题,提出了一种物理学改进的密度峰值聚类算法W-DPC。通过万有引力定律定义
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61602372)
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针对密度峰值聚类算法(DPC)在计算样本的局部密度时随机选取截断距离、分配剩余样本点错误率高等问题,提出了一种物理学改进的密度峰值聚类算法W-DPC。通过万有引力定律定义样本的局部密度;基于第一宇宙速度建立了两步策略对剩余样本点进行分配,即必须属于点的分配和可能属于点的分配,使剩余样本点的分配更加精确。利用人工合成数据集与UCI上的真实数据集对W-DPC算法进行测试,并与KNN-DPC算法、DPC算法、DBSCAN算法、AP算法以及K-Means算法进行比较,数值实验表明:W-DPC算法的聚类效果明显优于
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