【摘 要】
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密度峰值聚类(density peak,DPeak)算法是一种简单有效的聚类算法,它可将任意维度数据映射成2维,在降维后的空间中建构出数据之间的层次关系,可以非常容易地从中挑选出密度高
【机 构】
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华侨大学计算机科学与技术学院,食品安全大数据技术北京市重点实验室(北京工商大学),江苏省计算机信息处理技术重点实验室(苏州大学),福建省大数据智能与安全重点实验室(华侨大学),宁波大学信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61673186,71771094,61876068,61972010);泉州市高层次人才创新创业项目(2018C114R,2018C110R);福建省科技计划项目(2017H01010065,2019H01010129)~~
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密度峰值聚类(density peak,DPeak)算法是一种简单有效的聚类算法,它可将任意维度数据映射成2维,在降维后的空间中建构出数据之间的层次关系,可以非常容易地从中挑选出密度高、且与其他密度更高区域相隔较远的数据点.这些点被称为密度峰值点,可以用来作为聚类中心.根据建构好的层次关系,该算法提供了2种不同的方式完成最后聚类:一种是与用户交互的决策图,另一种是自动化方式.跟踪了DPeak近年来的发展与应用动态,对该算法的各种改进或变种从以下3方面进行了总结和梳理:首先,介绍了DPeak算法原理,对其在
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