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摘要:
相对于其他的密度聚类算法,密度峰值聚类(Density Peaks Clustering,DPC)算法思想简洁新颖,所需参数少,不需要进行迭代求解,而且具有可扩展性.但是,DPC仍然具有一定缺陷,例如存在截断阈值dc的定义模糊以及选取中心点失效等问题.在阐述了DPC的算法思想和原理的基础上,分析了DPC算法的缺陷,然后从多个改进的角度对其相关研究工作进行了综述.通过分析DPC与相关理论(数据场、图论、粒计算等)的联系,针对密度峰值的缺点,提出了基于粒计算的DPC算法改进框架,其中包括由细到粗、由细到粗和双向变粒度这三种机制以及基于网格粒化的密度峰值算法框架.最后对DPC今后的研究工作进行了展望,包括动态密度峰值聚类、利用密度峰值研究网络拓扑、处理复杂任务以及改进其他聚类等,希望为DPC的进一步研究提供新思想.
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文献信息
篇名 密度峰值聚类相关问题的研究
来源期刊 南京大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 密度聚类 密度峰值 粒计算 图论
年,卷(期) 2017,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 791-801
页数 11页 分类号 TP311
字数 7927字 语种 中文
DOI 10.13232/j.cnki.jnju.2017.04.023
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王国胤 重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室 212 6947 36.0 79.0
2 杨洁 重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室 32 96 5.0 9.0
6 庞紫玲 重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室 2 10 1.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
密度聚类
密度峰值
粒计算
图论
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
南京大学学报(自然科学版)
双月刊
0469-5097
32-1169/N
江苏省南京市南京大学
chi
出版文献量(篇)
2526
总下载数(次)
6
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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