資料介紹
針對聚類算法的聚類中心選取需要人工參與的問題,提出了一種基于拉普拉斯中心性和密度峰值的無參數聚類算法( ALPC)。首先,使用拉普拉斯中心性度量對象的中心性;然后,使用正態分布概率統計方法確定聚類中心對象;最后,依據對象到各個中心的距離將各個對象分配到相應聚類中心實現聚類。所提算法克服了算法需要憑借經驗參數和人工選取聚類中心的缺點。在人工數據集和真實數據集上的實驗結果表明,與經典的具有噪聲的基于密度的聚類方法( DBSCAN)、密度峰值聚類(DPC)算法以及拉普拉斯中心峰聚類(LPC)算法相比,ALPC具有自動確定聚類中心、無參數的特點,且具有較高的聚類精度。
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