典型文献
结合共享近邻和共享逆近邻的密度峰聚类
文献摘要：
密度峰聚类算法是一种基于密度的新型高效聚类算法,但是存在截断距离难以确定、局部密度定义过于简单和聚类分配策略容错能力差等问题.针对上述问题,提出了一种结合共享近邻和共享逆近邻的密度峰聚类算法.首先,该算法利用样本的共享近邻和共享逆近邻构造新的相似度计算方法;然后,重新定义了局部密度计算公式,避免了截断距离的选取问题;最后,提出了新的分配策略.实验中,在人工数据集和UCI数据集上进行测试,同时与SNNDPC、DPC、FKNN-DPC、AP、OPTICS、DBSCAN和K-means算法进行比较.实验结果表明:密度峰聚类改进算法的聚类结果整体优于其他算法,同时克服了DPC算法中分配策略可能存在的链式错误分配问题.
文献关键词：
共享近邻;共享逆近邻;密度峰聚类算法;相似度;局部密度
中图分类号：
作者姓名：
周欢欢;张征;张琦
作者机构：
西华师范大学 数学与信息学院,四川 南充 637009
文献出处：
引用格式：
[1]周欢欢;张征;张琦-.结合共享近邻和共享逆近邻的密度峰聚类)[J].西华师范大学学报（自然科学版）,2022(01):108-115
A类：
共享逆近邻,密度峰聚类算法,SNNDPC
B类：
合共,共享近邻,基于密度,截断距离,难以确定,局部密度,分配策略,容错能力,法利,相似度计算,重新定义,密度计,UCI,FKNN,AP,OPTICS,DBSCAN,means,改进算法,分配问题
AB值：
0.19795
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