【摘 要】
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快速搜索与发现密度峰值聚类算法(Fast Search and Discovery Density Peak Clustering Algorithm,CFSFDP)的聚类效果十分依赖截断距离dc的主观选取,而最佳dc值的确定并不容
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金(No.2018MS073)
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快速搜索与发现密度峰值聚类算法(Fast Search and Discovery Density Peak Clustering Algorithm,CFSFDP)的聚类效果十分依赖截断距离dc的主观选取,而最佳dc值的确定并不容易,并且当处理分布复杂、密度变化大的数据集时,算法生成的决策图中类簇中心点与非类簇中心点的区分不够明显,使类簇中心的选取变得困难。针对这些问题,对其算法进行了优化,并提出了基于K近邻的比较密度峰值聚类算法(Comparative Density Peak Clustering
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