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基于共享鄰近度和概率分配的密度峰值聚類算法

計算機工程與應(yīng)用 頁數(shù): 17 2023-07-19
摘要: 針對密度峰值聚類(DPC)算法難以準(zhǔn)確找到流形數(shù)據(jù)的類簇中心以及剩余樣本點分配過程易發(fā)生連帶錯誤等問題,提出了一種基于共享鄰近度和概率分配的密度峰值聚類(SP-DPC)算法。基于K近鄰和共享K近鄰定義了樣本點間的共享鄰近度,使用共享鄰近度重新定義了樣本點的局部密度,從而找到正確的類簇中心;利用樣本點的K近鄰信息,提出傳遞概率分配策略和證據(jù)概率分配策略共同優(yōu)化剩余樣本點的分配,從... (共17頁)

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