自适应聚合策略优化的密度峰值聚类算法

摘要

针对密度峰值聚类算法受人为干预影响较大和参数敏感的问题,即不正确的截断距离dc会导致错误的初始聚类中心,而且在某些情况下,即使设置了适当的dc值,仍然难以从决策图中人为选择初始聚类中心。为克服这些缺陷,提出一种新的基于密度峰值的聚类算法。该算法首先根据K近邻的思想来确定数据点的局部密度,然后提出一种新的自适应聚合策略,即首先通过算法给出阈值判断初始类簇中心,然后依据离初始类簇中心最近分配剩余点,最后通过类簇间密度可达来合并相似类簇。在实验中,该算法在合成和实际数据集中的表现比DPC、DBSCAN、KNNDPC和K-means算法要好,能有效提高聚类准确率和质量。