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如何使用拉普拉斯中心性和密度峰值進(jìn)行無參數(shù)聚類算法的研究

2019-01-03 | rar | 0.76 MB | 次下載 | 免費(fèi)

資料介紹

  針對(duì)聚類算法的聚類中心選取需要人工參與的問題,提出了一種基于拉普拉斯中心性和密度峰值的無參數(shù)聚類算法( ALPC)。首先,使用拉普拉斯中心性度量對(duì)象的中心性;然后,使用正態(tài)分布概率統(tǒng)計(jì)方法確定聚類中心對(duì)象;最后,依據(jù)對(duì)象到各個(gè)中心的距離將各個(gè)對(duì)象分配到相應(yīng)聚類中心實(shí)現(xiàn)聚類。所提算法克服了算法需要憑借經(jīng)驗(yàn)參數(shù)和人工選取聚類中心的缺點(diǎn)。在人工數(shù)據(jù)集和真實(shí)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與經(jīng)典的具有噪聲的基于密度的聚類方法( DBSCAN)、密度峰值聚類(DPC)算法以及拉普拉斯中心峰聚類(LPC)算法相比,ALPC具有自動(dòng)確定聚類中心、無參數(shù)的特點(diǎn),且具有較高的聚類精度。

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