物理学优化的密度峰值聚类算法

• 作者: 吕端端 张德生 贾露
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 密度峰值聚类算法 聚类分析 引力定律 局部密度 第一宇宙速度
• 年，卷（期）: 2020,（13）
• 所属期刊栏目: 理论与研发
• 页码范围: 47-53
• 页数: 7页
• 分类号: TP301
• 字数: 5696字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1905-0171

摘要

针对密度峰值聚类算法(DPC)在计算样本的局部密度时随机选取截断距离、分配剩余样本点错误率高等问题,提出了一种物理学改进的密度峰值聚类算法W-DPC.通过万有引力定律定义样本的局部密度;基于第一宇宙速度建立了两步策略对剩余样本点进行分配,即必须属于点的分配和可能属于点的分配,使剩余样本点的分配更加精确.利用人工合成数据集与UCI上的真实数据集对W-DPC算法进行测试,并与KNN-DPC算法、DPC算法、DBSCAN算法、AP算法以及K-Means算法进行比较,数值实验表明:W-DPC算法的聚类效果明显优于其他算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张德生	西安理工大学理学院	75	547	15.0	18.0
2	贾露	西安理工大学理学院	1	0	0.0	0.0
3	吕端端	西安理工大学理学院	1	0	0.0	0.0