【摘 要】
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针对密度峰值聚类算法(Density Peaks Clustering,DPC)需要人为指定截断距离d c,以及局部密度定义简单和一步分配策略导致算法在复杂数据集上表现不佳的问题,提出了一种基于
【基金项目】
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国家自然科学基金(11671205)
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针对密度峰值聚类算法(Density Peaks Clustering,DPC)需要人为指定截断距离d c,以及局部密度定义简单和一步分配策略导致算法在复杂数据集上表现不佳的问题,提出了一种基于自然最近邻的密度峰值聚类算法(Density Peaks Clustering based on Natural Nearest Neighbor,NNN-DPC)。该算法无需指定任何参数,是一种非参数的聚类方法。该算法首先根据自然最近邻的定义,给出新的局部密度计算方法来描述数据的分布,揭示内在的联系;然后设计了两
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