本文選題：數(shù)據(jù)挖掘　切入點(diǎn)：聚類算法　出處：《智能系統(tǒng)學(xué)報(bào)》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：聚類是大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)問題�？窃�2014年《Science》雜志上的文章《Clustering by fast search and find of density peaks》提出一種快速搜索密度峰值的聚類算法,算法簡單實(shí)用,但聚類結(jié)果依賴于參數(shù)dc的經(jīng)驗(yàn)選擇。論文提出一種改進(jìn)的搜索密度峰值的聚類算法,引入密度估計(jì)熵自適應(yīng)優(yōu)化算法參數(shù)。對比實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)方法不僅可以較好地解決原算法的參數(shù)人為確定的不足,而且具有相對更好的聚類性能。
[Abstract]:Clustering is the basic problem of big data's analysis and data mining. In 2014, the article < Clustering by fast search and find of density peaks > in < Clustering by fast search and find of density peaks > proposed a fast clustering algorithm for searching the peak value of density, which is simple and practical. However, the clustering result depends on the empirical selection of the parameter DC. An improved clustering algorithm for searching the peak value of density is proposed, and the density estimation entropy is introduced to optimize the parameters of the algorithm. The improved method can not only solve the problem of artificial determination of the parameters of the original algorithm, but also have better clustering performance.
【作者單位】： 解放軍理工大學(xué)指揮信息系統(tǒng)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(60974086)
【分類號】：TP311.13

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本文編號：1590953