一种基于密度峰值和距离的新聚类算法

• 作者: 欧灵 秦林林
• 来源期刊: 电脑与信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类分析 NMI 距离 密度峰值
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能与算法研究
• 页码范围: 1-4,44
• 页数: 5页
• 分类号: TP311
• 字数: 2784字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-1228.2018.02.001

摘要

针对确定聚类中心上对密度峰值和距离两个元素综合考虑上的不足,在确定聚类中心上对密度峰值和距离两个元素综合考虑并作出归一化的处理.在聚类中心的确定上与其他聚类算法有所不同.介绍了该算法的核心思想、实现及测试,得出了算法实现过程中体现出的结论.对实现的代码用4个数据集进行了实验和测试,并将该算法与经典的k-means算法进行了NMI对比分析.从而得出结论,文章的聚类算法拥有较好的聚类能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	欧灵	西南大学计算机与信息科学学院	4	90	3.0	4.0
2	秦林林	西南大学计算机与信息科学学院	1	0	0.0	0.0