【摘 要】
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传统聚类方法往往无法避免邻域参数和聚类数量的选择问题,而这些参数在不同形状的数据中的最优选择也不尽相同,需要根据大量先验知识确定合适的参数选择范围。针对上述参数选择问题,提出了一种基于自然邻居思想的边界剥离聚类算法NaN-BP,能够在无需设置邻域参数和聚类数量的情况下得到令人满意的聚类结果。算法核心思想是首先根据数据集的分布特征,自适应迭代至对数稳定状态并获取邻域信息,并根据该邻域信息进行边界点的标记与剥离,最终以核心点为数据簇中心进行聚类。在不同规模不同分布的数据集上进行了广泛的对比实验,实验结果表明了
【机 构】
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重庆师范大学计算机与信息科学学院,教育大数据智能感知与应用重庆市工程研究中心
【基金项目】
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教育部人文社会科学研究项目(18XJC880002,20YJAZH084),重庆市教委科学技术研究项目(KJQN201800539),重庆市基础科学与前沿技术项目(cstc2016jcyjA0419)。
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传统聚类方法往往无法避免邻域参数和聚类数量的选择问题,而这些参数在不同形状的数据中的最优选择也不尽相同,需要根据大量先验知识确定合适的参数选择范围。针对上述参数选择问题,提出了一种基于自然邻居思想的边界剥离聚类算法NaN-BP,能够在无需设置邻域参数和聚类数量的情况下得到令人满意的聚类结果。算法核心思想是首先根据数据集的分布特征,自适应迭代至对数稳定状态并获取邻域信息,并根据该邻域信息进行边界点的标记与剥离,最终以核心点为数据簇中心进行聚类。在不同规模不同分布的数据集上进行了广泛的对比实验,实验结果表明了
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