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如何使用拉普拉斯中心性和密度峰值进行无参数聚类算法的研究

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:0.76 MB | 2019-01-03

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　　针对聚类算法的聚类中心选取需要人工参与的问题，提出了一种基于拉普拉斯中心性和密度峰值的无参数聚类算法（ ALPC）。首先，使用拉普拉斯中心性度量对象的中心性；然后，使用正态分布概率统计方法确定聚类中心对象；最后，依据对象到各个中心的距离将各个对象分配到相应聚类中心实现聚类。所提算法克服了算法需要凭借经验参数和人工选取聚类中心的缺点。在人工数据集和真实数据集上的实验结果表明，与经典的具有噪声的基于密度的聚类方法（ DBSCAN）、密度峰值聚类（DPC）算法以及拉普拉斯中心峰聚类（LPC）算法相比，ALPC具有自动确定聚类中心、无参数的特点，且具有较高的聚类精度。

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