基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
CFSFDP(Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks)是一种新的基于密度的聚类算法.该算法可以对非球形分布的数据聚类,有待调节参数少、聚类速度快等优点.但是对于类簇间密度相差较大的数据,该算法容易遗漏密度较小的类簇而影响聚类的准确率.针对这一问题,提出了基于密度比例峰值聚类算法即R-CFSFDP.该算法将密度比例引入到CFSFDP中,通过计算样本数据的密度比峰值来提高数据中密度较小类簇的辨识度,进而提升整体聚类的准确率.基于9个常用测试数据集(2个人工合成数据集,7个UCI数据集)的聚类实验结果表明,对于类簇间密度相差较大和类簇形状复杂的数据聚类问题,R-CFSFDP能够使得类簇中心更加清晰、易确定,聚类结果更好.
推荐文章
基于加权K近邻的改进密度峰值聚类算法
数据挖掘
加权K近邻
密度峰值
聚类
基于K近邻和多类合并的密度峰值聚类算法
聚类
局部密度
密度峰值
K近邻
多类合并
基于密度峰值优化的模糊C均值聚类算法
模糊C均值聚类
密度峰值
密度聚类
自适应
基于非参数核密度估计的密度峰值聚类算法
聚类
密度峰值
非参数核密度估计
截断距离
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于密度比例的密度峰值聚类算法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 聚类 密度峰值 密度比例 密度变化
年,卷(期) 2017,(16) 所属期刊栏目 热点与综述
研究方向 页码范围 10-17
页数 8页 分类号 TP183
字数 5649字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1704-0227
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 李帅 中国科学院沈阳自动化研究所 30 196 8.0 13.0
5 周晓锋 中国科学院沈阳自动化研究所 19 174 7.0 13.0
9 高诗莹 东北大学计算机科学与工程学院 1 21 1.0 1.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (100)
共引文献  (146)
参考文献  (7)
节点文献
引证文献  (21)
同被引文献  (79)
二级引证文献  (10)
1967(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1969(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1985(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1989(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1993(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1995(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1996(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
1999(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2000(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2001(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2002(6)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(6)
2003(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2004(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2005(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2006(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2007(11)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(11)
2008(13)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(13)
2009(10)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(10)
2010(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2011(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2012(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2013(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2014(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2015(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2016(3)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(1)
2017(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2018(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2019(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2020(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2017(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2017(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2018(6)
  • 引证文献(5)
  • 二级引证文献(1)
2019(12)
  • 引证文献(8)
  • 二级引证文献(4)
2020(12)
  • 引证文献(7)
  • 二级引证文献(5)
研究主题发展历程
节点文献
聚类
密度峰值
密度比例
密度变化
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导