一种改进的搜索密度峰值的聚类算法

发布时间：2018-03-10 00:23

  本文选题：数据挖掘　切入点：聚类算法　出处：《智能系统学报》2017年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：聚类是大数据分析与数据挖掘的基础问题。刊登在2014年《Science》杂志上的文章《Clustering by fast search and find of density peaks》提出一种快速搜索密度峰值的聚类算法,算法简单实用,但聚类结果依赖于参数dc的经验选择。论文提出一种改进的搜索密度峰值的聚类算法,引入密度估计熵自适应优化算法参数。对比实验结果表明,改进方法不仅可以较好地解决原算法的参数人为确定的不足,而且具有相对更好的聚类性能。
[Abstract]:Clustering is the basic problem of big data's analysis and data mining. In 2014, the article < Clustering by fast search and find of density peaks > in < Clustering by fast search and find of density peaks > proposed a fast clustering algorithm for searching the peak value of density, which is simple and practical. However, the clustering result depends on the empirical selection of the parameter DC. An improved clustering algorithm for searching the peak value of density is proposed, and the density estimation entropy is introduced to optimize the parameters of the algorithm. The improved method can not only solve the problem of artificial determination of the parameters of the original algorithm, but also have better clustering performance.
【作者单位】： 解放军理工大学指挥信息系统学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(60974086)
【分类号】：TP311.13

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本文编号：1590953