基于最优密度估计的密度峰值聚类算法

来源 :计算机工程与设计 | 被引量 : 0次 | 上传用户：newrevon

【摘要】

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针对密度峰值聚类算法(clustering by fast search and find of density peaks,DPC)聚类无特定形状的实际数据集时聚类精度欠佳的问题,提出一种最优化密度估计的密度峰聚值类

【作者】

：

覃华刘政苏一丹

【机构】

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广西大学计算机与电子信息学院

【出处】

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计算机工程与设计

【发表日期】

：

2020年7期

【关键词】

：

密度峰值聚类算法 K近邻协方差矩阵最优Oracle估计最优密度估计 clustering by fast search and find of densi

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目(51667004、61762009)

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针对密度峰值聚类算法(clustering by fast search and find of density peaks,DPC)聚类无特定形状的实际数据集时聚类精度欠佳的问题,提出一种最优化密度估计的密度峰聚值类算法。使用最优Oracle逼近(Oracle approximating shrinkage,AS)计算出最优协方差矩阵,利用最优协方差矩阵构造马氏距离,通过最优协方差矩阵提高DPC对数据相似度的区分能力,在此基础上结合K近邻算法,实现数据样本密度最优估计,利用最优密度估计提高DPC对实际数

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