自适应引力密度峰值聚类优化算法

针对密度峰值聚类(Density Peak Clustering,DPC)算法对截断距离的取值较为敏感,密度度量标准不统一且人为选取聚类中心存在主观性的问题,提出了一种自适应引力密度峰值聚类优化(Optimized Adaptive Gravitational Density Peak Clustering Algorithm,OAGDPC)算法。首先采用模糊加权K-近邻技术(Fuzzy Weighted KNearest Neighbors Density Peak Clustering,FKNN-DPC)重新定义了局部密度,统一了密度度量的标准;然后提出一种自适应选择聚类中心的策略,结合基于引力的密度峰值(Gravitational Density Peak Clustering,GDPC)算法中牛顿万有引力定律与DPC算法的参数映射,使用引力类比距离,并设置综合考虑局部密度和引力的决策参数,依据决策参数降序折线图的顶角变化自适应确定聚类中心;最后聚集非中心点并识别异常点。实验选取DPC、GDPC、FKNN-DPC和OAGDPC在人工和UCI数据集上进行测试,结果表明,OAGDPC算法在各数据集上都有良好的表现,特别在聚类结果准确性、自适应能力、鲁棒性方面相对于对比算法具有明显优势。

基于交通拥堵信息的高速公路拥堵路段ACK-Means聚类

为了充分利用实际高速公路路段交通拥堵信息,更合理地聚类交通拥堵的内在规律和特征变化,提出自适应确定聚类中心C和类别K值(adaptive center and K-means value,ACK-Means)的聚类算法,进行高速公路拥堵路段聚类。ACK-Means算法借助簇类密度、簇类间距以及簇类强度,同时又考虑到数据样本的偶然性,对离群点进行合理分配,ACK-Means算法可实现自适应确定聚类中心C和类别K值。基于实际交通拥堵信息构建数据集,Python编程实现高速公路拥堵路段ACK-Means聚类,巧妙解决了高速公路拥堵路段聚类数目K和聚类中心C设定问题。聚类结果表明,ACK-Means算法实现高速公路拥堵路段无监督聚类,聚类结果完全基于实际的高速公路交通拥堵信息,具有更高的实用性。

结合鲸鱼优化算法的自适应密度峰值聚类算法

针对密度峰值聚类算法(DPC)的聚类结果对截断距离dc的取值较为敏感、手动选取聚类中心存在着一定主观性的问题,提出了一种结合鲸鱼优化算法的自适应密度峰值聚类算法(WOA-DPC)。利用加权的局部密度和相对距离乘积的斜率变化趋势实现聚类中心的自动选择,避免了手动选取导致的聚类中心少选或多选的情况;考虑到合理的截断距离dc是提高DPC算法聚类效果的重要因素,建立以ACC指标为目标函数的优化问题,利用鲸鱼优化算法(WOA)有效地寻优能力对目标函数进行优化,寻找最佳的截断距离dc;利用人工合成数据集与UCI上的真实数据集对WOA-DPC算法进行测试。实验结果表明,该算法在FMI、ARI和AMI指标上均优于DPC算法、DBSCAN算法以及K-Means算法,具有更好的聚类表现。