自适应快速搜索密度峰值聚类算法

• 作者: 李俊山 李建军 王军华 赖文达
• 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 截断距离参数 局部密度
• 年，卷（期）: 2019,（24）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 122-127
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4288字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1901-0086

摘要

CFSFDP算法(Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks)具有简单高效且需要较少参数的优点,但存在需要人为确定截断距离参数和聚类中心的不足.为克服以上不足,提出了自适应快速搜索密度峰值聚类算法.该算法针对截断距离参数的确定问题,构造关于截断距离参数的局部密度信息熵,通过最小化信息熵自适应地确定截断距离参数;针对聚类中心的确定问题,利用从非聚类中心到聚类中心数据点局部密度和距离的乘积,存在明显跳跃这一特征确定阈值,从而能自动确定聚类中心.实验结果表明该算法能够取得较好的聚类性能,且无需人为确定截断距离参数和聚类中心.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李建军	广东外语外贸大学南国商学院智能信息研究所	5	7	2.0	2.0
2	李俊山	广东外语外贸大学南国商学院智能信息研究所	6	17	3.0	4.0
3	王军华	广东外语外贸大学南国商学院智能信息研究所	1	1	1.0	1.0
4	赖文达	广东外语外贸大学南国商学院智能信息研究所	1	1	1.0	1.0