基于共享逆近邻与指数核的密度峰聚类算法

• 作者: 杨小飞 汪义瑞 马盈仓 高月
• 来源期刊: 纺织高校基础科学学报
• 关键词: 密度峰聚类算法 共享逆近邻 指数核 相似度 凝聚层次聚类算法
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 基础科学
• 页码范围: 78-84
• 页数: 7页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.13338/j.issn.1006-8341.2020.02.013

摘要

针对密度峰聚类算法中局部密度定义和聚类分配策略的不足,提出了一种基于共享逆近邻与指数核的密度峰聚类算法.该算法利用样本的共享逆近邻点和指数核函数构造一种相似度,得到一种新的密度并将其应用在密度峰聚类算法中生成初始簇,然后将这些簇与凝聚层次聚类算法结合形成最终的类簇.数值实验证明:提出的基于共享逆近邻与指数核的密度峰聚类算法在真实数据集上的聚类结果要优于其他密度聚类算法,并能有效解决密度峰聚类算法中局部密度定义问题和聚类分配策略问题.

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