本文關(guān)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(duì)2014年6月發(fā)表在Science的密度峰值點(diǎn)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(diǎn)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(diǎn)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(yīng)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(duì)比實(shí)驗(yàn)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(yīng)類簇,揭示數(shù)據(jù)集樣本的分布模式,對(duì)噪聲數(shù)據(jù)具有非常好的魯棒性,聚類結(jié)果優(yōu)于2014年6月發(fā)表在Science的密度峰值點(diǎn)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(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院;深圳大學(xué)信息工程學(xué)院ATR國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： K近鄰 局部密度 密度峰值 類簇中心 聚類
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(批準(zhǔn)號(hào):31372250) 陜西省科技攻關(guān)項(xiàng)目(批準(zhǔn)號(hào):2013K12-03-24) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)基金項(xiàng)目(批準(zhǔn)號(hào):GK201503067)資助
【分類號(hào)】：TP311.13
【正文快照】： 國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(批準(zhǔn)號(hào):31372250)、陜西省科技攻關(guān)項(xiàng)目(批準(zhǔn)號(hào):2013K12-03-24)和中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)基金項(xiàng)目(批準(zhǔn)號(hào):GK201503067)資助1引言聚類是根據(jù)數(shù)據(jù)對(duì)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(jié)果使得同一類簇內(nèi)的對(duì)象具有較高相似

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中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 馮舜璽;;新書推薦:《算法分析導(dǎo)論》[J];計(jì)算機(jī)教育;2006年05期

2 張力,慕曉冬;計(jì)算機(jī)算法分析淺談[J];武警工程學(xué)院學(xué)報(bào);2002年04期

3 馬安光;;飛彈問題的算法分析——2003年第10期題解[J];程序員;2003年12期

4 蘇運(yùn)霖;;《算法分析導(dǎo)論》評(píng)介[J];計(jì)算機(jī)教育;2006年07期

5 朱力強(qiáng);;培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新思維與能力的算法分析案例[J];計(jì)算機(jī)與信息技術(shù);2007年11期

6 汪菊琴;;幾種常見特殊方陣的算法分析與實(shí)現(xiàn)[J];無錫職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào);2009年05期

7 李涵;;“算法分析與設(shè)計(jì)”課程教學(xué)改革和實(shí)踐[J];中國(guó)電力教育;2010年16期

8 劉寧;管濤;;淺析案例教學(xué)法在算法分析與設(shè)計(jì)課程中的應(yīng)用[J];科技風(fēng);2011年07期

9 胡峰;王國(guó)胤;;“算法分析與設(shè)計(jì)”教學(xué)模式探索[J];當(dāng)代教育理論與實(shí)踐;2011年12期

10 趙娟;;淺析啟發(fā)式教學(xué)法在《算法分析與設(shè)計(jì)》課程中的應(yīng)用[J];福建電腦;2012年06期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 俞洋;田亞菲;;一種新的變步長(zhǎng)LMS算法及其仿真[A];通信理論與信號(hào)處理新進(jìn)展——2005年通信理論與信號(hào)處理年會(huì)論文集[C];2005年

2 周顥;劉振華;趙保華;;構(gòu)造型的D~2FA生成算法[A];中國(guó)通信學(xué)會(huì)通信軟件技術(shù)委員會(huì)2009年學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2009年

3 賴桃桃;馮少榮;張東站;;一種基于劃分和密度的快速聚類算法[A];第二十五屆中國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（一）[C];2008年

4 劉遠(yuǎn)新;鄧飛其;羅艷輝;舒添慧;;ERP柔性平臺(tái)下物流運(yùn)輸配送系統(tǒng)算法分析[A];第二十六屆中國(guó)控制會(huì)議論文集[C];2007年

5 王樹西;白碩;姜吉發(fā);;模式合一的“減首去尾”算法[A];第二屆全國(guó)學(xué)生計(jì)算語(yǔ)言學(xué)研討會(huì)論文集[C];2004年

6 王萬青;張曉輝;;改進(jìn)的A~*算法的高效實(shí)現(xiàn)[A];2009全國(guó)測(cè)繪科技信息交流會(huì)暨首屆測(cè)繪博客征文頒獎(jiǎng)?wù)撐募痆C];2009年

7 孫煥良;邱菲;劉俊嶺;朱葉麗;;IncSNN——一種基于密度的增量聚類算法[A];第二十三屆中國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（研究報(bào)告篇）[C];2006年

8 韓建民;岑婷婷;于娟;;實(shí)現(xiàn)敏感屬性l-多樣性的l-MDAV算法[A];第二十七屆中國(guó)控制會(huì)議論文集[C];2008年

9 張悅;尤楓;趙瑞蓮;;利用蟻群算法實(shí)現(xiàn)基于程序結(jié)構(gòu)的主變?cè)治鯷A];第五屆中國(guó)測(cè)試學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2008年

10 王旭東;劉渝;鄧振淼;;正弦波頻率估計(jì)的修正Rife算法及其FPGA實(shí)現(xiàn)[A];全國(guó)第十屆信號(hào)與信息處理、第四屆DSP應(yīng)用技術(shù)聯(lián)合學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2006年

中國(guó)重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 科文;VIXD算法分析Web異常[N];中國(guó)計(jì)算機(jī)報(bào);2008年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 魏哲學(xué);樣本斷點(diǎn)距離問題的算法與復(fù)雜性研究[D];山東大學(xué);2015年

2 劉春明;基于增強(qiáng)學(xué)習(xí)和車輛動(dòng)力學(xué)的高速公路自主駕駛研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2014年

3 劉新旺;多核學(xué)習(xí)算法研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2013年

4 于濱;城市公交系統(tǒng)模型與算法研究[D];大連理工大學(xué);2006年

5 曾國(guó)強(qiáng);改進(jìn)的極值優(yōu)化算法及其在組合優(yōu)化問題中的應(yīng)用研究[D];浙江大學(xué);2011年

6 肖永豪;蜂群算法及在圖像處理中的應(yīng)用研究[D];華南理工大學(xué);2011年

7 陳耿;面向中觀審計(jì)的規(guī)則發(fā)現(xiàn)算法研究[D];東南大學(xué);2005年

8 王維博;粒子群優(yōu)化算法研究及其應(yīng)用[D];西南交通大學(xué);2012年

9 魚亮;蛋白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)模塊結(jié)構(gòu)識(shí)別算法研究[D];西安電子科技大學(xué);2011年

10 李玉英;混沌螞蟻群優(yōu)化算法及其應(yīng)用研究[D];北京郵電大學(xué);2009年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 黃廈;基于改進(jìn)蟻群算法的柔性作業(yè)車間調(diào)度問題研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

2 李平;基于Hadoop的信息爬取與輿情檢測(cè)算法研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

3 趙官寶;基于位表的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

4 殷文華;移動(dòng)容遲網(wǎng)絡(luò)中基于社會(huì)感知的多播分發(fā)算法研究[D];內(nèi)蒙古大學(xué);2015年

5 徐翔燕;人工魚群優(yōu)化算法及其應(yīng)用研究[D];西南交通大學(xué);2015年

6 李德福;基于小世界模型的啟發(fā)式尋路算法研究[D];華中師范大學(xué);2015年

7 鄭海彬;一種面向MAPREDUCE的DATASHUFFLE的優(yōu)化方法[D];蘇州大學(xué);2015年

8 趙曉寒;輪換步長(zhǎng)PSO算法及SMVSC參數(shù)優(yōu)化[D];沈陽(yáng)理工大學(xué);2015年

9 安豐洋;基于無線網(wǎng)絡(luò)的廣播算法研究[D];曲阜師范大學(xué);2015年

10 李智明;基于改進(jìn)FastICA算法的混合語(yǔ)音盲分離[D];上海交通大學(xué);2015年

  本文關(guān)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。

本文編號(hào)：505877