本文關鍵詞：K近鄰優(yōu)化的密度峰值快速搜索聚類算法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對2014年6月發(fā)表在Science的密度峰值點快速搜索聚類算法的樣本局部密度定義和樣本分配策略的缺陷,提出一種基于K近鄰的快速密度峰值搜索并高效分配樣本的聚類算法.算法利用樣本點的K近鄰信息定義樣本局部密度,搜索和發(fā)現(xiàn)樣本的密度峰值,以峰值點樣本作為初始類簇中心;提出兩種基于K近鄰的樣本分配策略,依次分配樣本到相應類簇中心,得到數(shù)據(jù)集樣本的分布模式.理論分析和在經(jīng)典人工數(shù)據(jù)集、UCI數(shù)據(jù)集及Olivetti人臉數(shù)據(jù)集的對比實驗表明:提出的基于K近鄰的密度峰值搜索聚類算法能快速發(fā)現(xiàn)任意形狀、任意維度和任意規(guī)模數(shù)據(jù)集的類簇中心,并合理分配樣本到相應類簇,揭示數(shù)據(jù)集樣本的分布模式,對噪聲數(shù)據(jù)具有非常好的魯棒性,聚類結果優(yōu)于2014年6月發(fā)表在Science的密度峰值點快速搜索聚類算法,以及經(jīng)典聚類算法AP,DBSCAN和K-means.本文算法是一種非常有效的聚類算法,可用于發(fā)現(xiàn)任意數(shù)據(jù)集的隱藏模式與規(guī)律.
【作者單位】： 陜西師范大學計算機科學學院;深圳大學信息工程學院ATR國家重點實驗室;
【關鍵詞】： K近鄰 局部密度 密度峰值 類簇中心 聚類
【基金】：國家自然科學基金項目(批準號:31372250) 陜西省科技攻關項目(批準號:2013K12-03-24) 中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項基金項目(批準號:GK201503067)資助
【分類號】：TP311.13
【正文快照】： 國家自然科學基金項目(批準號:31372250)、陜西省科技攻關項目(批準號:2013K12-03-24)和中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項基金項目(批準號:GK201503067)資助1引言聚類是根據(jù)數(shù)據(jù)對象(樣本)之間的相似性將數(shù)據(jù)集樣本劃分成合理類簇的過程,聚類結果使得同一類簇內(nèi)的對象具有較高相似

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  本文關鍵詞：K近鄰優(yōu)化的密度峰值快速搜索聚類算法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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