基于随机游走的密度峰值聚类算法

摘要

密度峰值聚类算法(DPC)是近年来提出的一种新的密度聚类算法,其核心基于局部密度和相对距离。该算法在定义局部密度以及相对距离时直接用欧式距离,导致在一些稀疏差异大及长弧形的类簇聚类效果差,且一步分配策略的鲁棒性不佳。提出基于随机游走的密度峰值聚类算法(RW-DPC),即引入随机游走首次到达模型来刻画数据点之间的相似性,重新定义数据点的局部密度,且给出一种新的样本分配策略。对比在人工数据集和UCI真实数据集上与其他聚类算法的实验结果,说明对于密度不均匀及弧形类的数据集,本文算法的聚类效果优于密度峰值聚类算法以及其他算法。