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摘要:
为了更好地解决密度不均衡问题与刻画高维数据相似性度量问题,提出一种基于共享k-近邻与共享逆近邻的密度峰聚类算法.该算法计算两个点的共享k-近邻数与共享逆近邻数,并结合欧氏距离来确定这两个点之间的共享相似度;将样本点与其逆近邻点的共享相似度之和定义为该点的共享密度,再通过共享密度选取聚类中心.通过实验证明,该算法在人工数据集和真实数据集上的聚类结果较其他密度聚类算法更加准确,并且能更好地处理密度不均衡问题,同时也提高了高维数据的聚类精度.
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文献信息
篇名 基于共享k-近邻与共享逆近邻的密度峰聚类
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 密度峰聚类 共享k-近邻与共享逆近邻 共享相似度 共享密度
年,卷(期) 2019,(20) 所属期刊栏目 理论与研发
研究方向 页码范围 43-51
页数 9页 分类号 TP181
字数 6669字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1903-0246
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 汪义瑞 安康学院数学与统计学院 22 36 3.0 5.0
2 马盈仓 西安工程大学理学院 37 80 4.0 7.0
3 杨小飞 西安工程大学理学院 20 12 2.0 2.0
4 高月 西安工程大学理学院 5 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
密度峰聚类
共享k-近邻与共享逆近邻
共享相似度
共享密度
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
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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