基于密度峰值选取聚类中心的优化

密度峰值聚类(Density peaks clustering简称DPC)算法是2014年在美国Science期刊上发表的一种非常简洁优美的聚类算法,它不需要像经典K-means算法那样迭代,也不需要很多参数。DPC算法的核心思想在于对聚类中心的刻画,它通过计算数据集中每个数据点的局部密度和该点到具有更高局部密度的点的最小距离,当数据点的■的值较大时,该点为聚类中心。然而通过分析,发现这样选取聚类中心得聚类效果不具有稳健性,依赖于和的量纲。本文提出一种改进的密度峰值聚类算法,将和归一化后的和记为每个点的权重,构造函数■作为选取聚类中心的判决函数,结合模拟计算,验证本文的方法更鲁棒,选取聚类中心效果更好,且复杂度降低。