【摘 要】
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DP(Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks)是一种新提出的基于局部密度和距离的聚类算法,具有能够发现任意形状的类簇、易于理解并且可以高效划分数据的优点
【机 构】
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华东师范大学计算机科学与软件工程学院
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DP(Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks)是一种新提出的基于局部密度和距离的聚类算法,具有能够发现任意形状的类簇、易于理解并且可以高效划分数据的优点。但是该算法无法处理单个类簇中同时存在多个密度峰值的情况,并且数据划分不稳定,容易导致连锁错误划分;当类簇间的密度差异较大时,其无法准确识别稀疏的类簇。为弥补以上不足,提出一种基于影响空间的稳健密度峰值聚类算法。该改进算法通过邻近数据计算局部密度,增强对小规模类簇的识别能力。为了提高数据划分的
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