基于微簇融合的密度峰值聚类算法

• 作者: 宋紫阳 张菁 刘小康 刘传修
• 来源期刊: 传感器与微系统
• 关键词: 密度峰值 聚类 微簇融合 数据降维
• 年，卷（期）: 2021,（10）
• 所属期刊栏目: 计算与测试|Calculation & Test
• 页码范围: 132-135
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.13873/J.1000-9787(2021)10-0132-04

摘要

密度峰值聚类(DPC)算法可快速搜索密度峰并进行聚类,具有调节参数少、无需迭代的特点.但对于稀疏簇和密集簇的数据,简单的局部密度定义无法有效找到聚类中心,容错性能差.为解决上述问题,提出一种基于微簇融合的密度峰值聚类算法(MCF-DPC).首先改进局部密度计算公式,其次将微簇融合策略与DPC结合,最后引入非负分解算法,对数据进行降维.多个数据集实验验证了所提改进算法的正确性和有效性.