二阶自然最近邻和多簇合并的密度峰值聚类算法
Second-order natural nearest neighbors and multi-clusters merge density peaks clustering algorithm
江南大学 人工智能与计算机学院, 江苏 无锡 214122
摘要
密度峰值聚类（density peaks clustering，DPC）算法基于局部密度和相对距离识别簇中心，忽视了样本所处环境对样本点密度的影响，因此不容易发现低密度区域的簇中心；DPC算法采用的单步分配策略的容错性差，一旦一个样本点分配错误，将导致后续一系列样本点分配错误。针对上述问题，提出二阶自然最近邻和多簇合并的密度峰值聚类算法（TNMM-DPC）。首先，引入二阶自然邻居的概念，同时考虑样本点的密度与样本点所处的环境，重新定义了样本点的局部密度，以降低类簇的疏密对类簇中心选择的影响；其次，定义了核心点集来选取初始微簇，依据样本点与微簇间的关联度对样本点进行分配；最后引入了邻居边界点集的概念对相邻的子簇进行合并，得到最终的聚类结果，避免了分配错误连带效应。在人工数据集和UCI数据集上，将TNMM-DPC算法与DPC及其改进算法进行了对比，实验结果表明，TNMM-DPC算法能够解决DPC算法所存在的问题，可以有效聚类人工数据集和UCI数据集。
基金项目
国家自然基金青年基金资助项目(62106088)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.04.0162
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第12期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 3559-3565
文章编号: 1001-3695(2023)12-006-3559-07
发布历史
[2023-07-05] 优先出版
[2023-12-05] 印刷出版
引用本文
张紫丹, 徐华, 杨重阳. 二阶自然最近邻和多簇合并的密度峰值聚类算法 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (12): 3559-3565. (Zhang Zidan, Xu Hua, Yang Chongyang. Second-order natural nearest neighbors and multi-clusters merge density peaks clustering algorithm [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (12): 3559-3565. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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