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針對(duì)密度峰值聚類算法( Density Peaks( Clustering,DPC)需要人為指定截?cái)嗑嚯xd,以及局部密度定義簡(jiǎn)單和一步分配策略導(dǎo)致算法在復(fù)雜數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)不佳的問(wèn)題,提出了一種基于自然最近鄰的密度峰值聚類算法( Density Peaks Clusteringbased on Natural Nearest Neighbor,NNN-DPC)。該算法無(wú)需指定任何參數(shù),是一種非參數(shù)的聚類方法。該算法首先根據(jù)自然最近鄰的定義,給出新的局部密度計(jì)算方法來(lái)描述數(shù)據(jù)的分布,揭示內(nèi)在的聯(lián)系;然后設(shè)計(jì)了兩步分配策略來(lái)進(jìn)行樣本點(diǎn)的劃分。最后定義了簇間相似度并提岀了新的簇合并規(guī)則進(jìn)行簇的合并,從而得到最終聚類結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在無(wú)需參數(shù)的情況下,NNN-DPC算法在各類數(shù)據(jù)集上都有優(yōu)秀的泛化能力,對(duì)于流形數(shù)據(jù)或簇間密度差異大的數(shù)據(jù)能更加準(zhǔn)確地識(shí)別聚類數(shù)目和分配樣本點(diǎn)。與DPC、FKNN-DPC( Fuzzy Weighted K- nearest Density Peak Clustering)以及其他3種經(jīng)典聚類算法的性能指標(biāo)相比, NNN-DPC算法更具優(yōu)勢(shì)。
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