基于非参数核密度估计的密度峰值聚类算法

• 作者: 周世兵 谢国伟 钱雪忠
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 聚类 密度峰值 非参数核密度估计 截断距离
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 2956-2959
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.10.018

摘要

针对密度峰值聚类算法CFSFDP(clustering by fast search and find of density peaks)计算密度时人为判断截断距离和人工截取簇类中心的缺陷,提出了一种基于非参数核密度估计的密度峰值聚类算法.首先,应用非参数核密度估计方法计算数据点的局部密度;其次,根据排序图采用簇中心点自动选择策略确定潜在簇类中心点,将其余数据点归并到相应的簇类中心;最后,依据簇类间的合并准则对邻近相似子簇进行合并,并根据边界密度识别噪声点得到聚类结果.在人工测试数据集和UCI真实数据集上的实验表明,新算法较之原CFSFDP算法,不仅有效避免了人为判断截断距离和截取簇类中心的主观因素,而且可以取得更高的准确度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱雪忠	江南大学物联网工程学院	92	741	15.0	22.0
2	周世兵	江南大学物联网工程学院	22	511	8.0	22.0
3	谢国伟	江南大学物联网工程学院	3	15	2.0	3.0