【摘 要】
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针对DPC(密度峰值聚类)算法参数敏感以及簇边界模糊数据分配欠合理问题,提出一种结合自然最近邻和隶属度函数的密度峰值聚类算法.首先,引入自然最近邻概念,给出新的局部密度
【机 构】
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太原师范学院计算机系, 山西 晋中 030619
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针对DPC(密度峰值聚类)算法参数敏感以及簇边界模糊数据分配欠合理问题,提出一种结合自然最近邻和隶属度函数的密度峰值聚类算法.首先,引入自然最近邻概念,给出新的局部密度计算方式,旨在确定聚类中心时降低参数敏感问题造成的影响.其次,结合相似性度量和隶属度函数,提出新的剩余数据点分配策略,旨在对数据集中簇中心以外的数据点进行更为准确的类别分配.实验结果表明,提出的算法能够更准确的确定聚类中心和分配边界模糊数据,比原始密度峰值聚类算法的聚类效果更好.
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