基于密度峰值与密度聚类的集成算法

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针对快速搜索和发现密度峰值聚类(CFSFDP)算法需人工在决策图上选择聚类中心的问题,提出一种基于密度峰值和密度聚类的集成算法。首先,借鉴CFSFDP思想,将局部密度最大的数据作为第一个中心;接着,从该中心点出发采用一种利用Warshall算法求解密度相连改进的基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN)算法进行聚类,得到第一个簇;最后,在尚未被划分的数据中找出最大局部密度的数据,将它作为下一个簇的中心后再次采用上述算法进行聚类,直到所有数据被聚类或有部分数据被视为噪声。所提算法既解决了CFSFDP选
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