【摘 要】
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本文针对密度峰聚类算法（DPC）中存在的参数敏感、算法不连续和聚类分块化问题,提出一种基于数据相似度和引力理论的密度峰聚类算法（SLDPC）。该算法基于数据相似度确定局部密度,采用引力理论扩大簇心与非簇心数据点之间的差异,通过设定阈值自动确定簇心,通过基于边缘分布的合并策略对聚类分块化进行合并。实验共采用16个数据集,并与DPC、K-means、基于密度的噪声应用空间聚类算法（DBSCAN）及DP
【基金项目】
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国家自然科学基金（61873239,61675183）； 浙江省重点研发计划（2020C03074）资助项目；
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本文针对密度峰聚类算法（DPC）中存在的参数敏感、算法不连续和聚类分块化问题,提出一种基于数据相似度和引力理论的密度峰聚类算法（SLDPC）。该算法基于数据相似度确定局部密度,采用引力理论扩大簇心与非簇心数据点之间的差异,通过设定阈值自动确定簇心,通过基于边缘分布的合并策略对聚类分块化进行合并。实验共采用16个数据集,并与DPC、K-means、基于密度的噪声应用空间聚类算法（DBSCAN）及DPC改进算法进行了对比。实验结果表明,本方法具有优异的聚类准确性和良好的稳定性。
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