基于微簇融合的密度峰值聚类算法

摘要

密度峰值聚类(DPC)算法可快速搜索密度峰并进行聚类,具有调节参数少、无需迭代的特点.但对于稀疏簇和密集簇的数据,简单的局部密度定义无法有效找到聚类中心,容错性能差.为解决上述问题,提出一种基于微簇融合的密度峰值聚类算法(MCF-DPC).首先改进局部密度计算公式,其次将微簇融合策略与DPC结合,最后引入非负分解算法,对数据进行降维.多个数据集实验验证了所提改进算法的正确性和有效性.