【摘 要】
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结合层次聚类算法和密度聚类算法,提出一种新的任意形状聚类算法,以密度峰值点为初始聚类中心将数据集划分为大量子簇。根据聚类合并准则,对簇间边界区域密度大于等于其中任
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61202286);国家科技重大专项基金资助项目(2014ZX01045-102)
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结合层次聚类算法和密度聚类算法,提出一种新的任意形状聚类算法,以密度峰值点为初始聚类中心将数据集划分为大量子簇。根据聚类合并准则,对簇间边界区域密度大于等于其中任何一个簇平均密度的相邻子簇进行合并。通过动态建模方法进行子簇合并,无需人工输入终止参数即可自动确定聚类终止点。在测试数据集和真实数据集上的实验结果表明,该算法对输入参数的选择具有鲁棒性,能有效识别任意形状、大小和密度的聚类,并且适用于密度分布不均匀的数据集。
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