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基于核心点虚拟标签传播的密度聚类算法
1
作者
刘雷
甘腾
《桂林航天工业学院学报》
2022年第2期168-172,共5页
针对数据聚类问题提出了一种改进的密度聚类算法。该算法将数据点分为核心点和边界点两大类,并根据核心点之间的连通性,将核心点合并为多个核心区域,每个核心区域分配一个独有的虚拟标签。以数据点间的距离为基础,构建拉普拉斯矩阵,在...
针对数据聚类问题提出了一种改进的密度聚类算法。该算法将数据点分为核心点和边界点两大类,并根据核心点之间的连通性,将核心点合并为多个核心区域,每个核心区域分配一个独有的虚拟标签。以数据点间的距离为基础,构建拉普拉斯矩阵,在此基础上将核心点上的虚拟标签传播到边界点,拥有同种标签的数据点属于同一类簇。在合成数据集和真实数据集上的测试结果表明,改进的新算法相较于经典聚类算法在聚类效果上有明显提高。
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关键词
密度聚类
反向k近邻
核心区域
拉普拉斯矩阵
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职称材料
题名
基于核心点虚拟标签传播的密度聚类算法
1
作者
刘雷
甘腾
机构
桂林航天工业学院计算机科学与工程学院
出处
《桂林航天工业学院学报》
2022年第2期168-172,共5页
基金
桂林航天工业学院校级科研项目“电动汽车物流配送优化研究”(XJ20KT19)。
文摘
针对数据聚类问题提出了一种改进的密度聚类算法。该算法将数据点分为核心点和边界点两大类,并根据核心点之间的连通性,将核心点合并为多个核心区域,每个核心区域分配一个独有的虚拟标签。以数据点间的距离为基础,构建拉普拉斯矩阵,在此基础上将核心点上的虚拟标签传播到边界点,拥有同种标签的数据点属于同一类簇。在合成数据集和真实数据集上的测试结果表明,改进的新算法相较于经典聚类算法在聚类效果上有明显提高。
关键词
密度聚类
反向k近邻
核心区域
拉普拉斯矩阵
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
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1
基于核心点虚拟标签传播的密度聚类算法
刘雷
甘腾
《桂林航天工业学院学报》
2022
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