【摘 要】
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为了解决密度峰值聚类算法(Density Peaks Clustering algorithm, DPC)设置截止距离和选择聚类中心过程中的问题,一种新的自调节步长果蝇优化算法被用于密度峰值聚类的重要参
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(51978071),中央高校基本科研业务费专项资金(300102249301,300102249306)
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为了解决密度峰值聚类算法(Density Peaks Clustering algorithm, DPC)设置截止距离和选择聚类中心过程中的问题,一种新的自调节步长果蝇优化算法被用于密度峰值聚类的重要参数截止距离的计算,设计了一种自适应选择聚类中心的方法.在截止距离计算过程中,根据迭代过程中每一步之间的最优浓度与最差浓度的差值变化率动态的调节寻优步长,其寻优效率与精度均优于现存的改进果蝇算法.在聚类中心的选择过程中,由局部密度与距离乘积的分布情况,自适应的选择聚类中心.本文提出的自调节步长果蝇优化的自适应
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