基于共享鄰近度和概率分配的密度峰值聚類算法

摘要： 針對(duì)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(diǎn)分配過程易發(fā)生連帶錯(cuò)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?；贙近鄰和共享K近鄰定義了樣本點(diǎn)間的共享鄰近度，使用共享鄰近度重新定義了樣本點(diǎn)的局部密度，從而找到正確的類簇中心；利用樣本點(diǎn)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(diǎn)的分配，從... （共17頁）