基于代表点评分策略的快速自适应聚类算法

在基于代表点的聚类算法中,为了解决算法自适应性和聚类速度问题,在快速压缩集密度估计的基础上,提出了一种基于代表点评分策略的快速自适应聚类算法.该算法的提出基于3个非常重要的假设:1)每个簇有一个代表点,且代表点来自簇内高密度样本;2)代表点或在压缩集中,或在压缩集附近且与压缩集中样本具有高度相似性;3)各簇中样本围绕代表点并沿着压缩集扩散.基于第1个和第2个假设,提出用代表点分值来评估样本成为代表点的可能性,并分析了其合理性.基于第3个假设和代表点分值,构建了一种快速的自适应聚类算法,该算法将所有样本按照其代表点分值从大到小排序,形成代表点候选集;然后从代表点候选集中逐个选择代表点,利用其邻域不断传递标签至整个压缩集;最后采用同样的方法将压缩集中样本的标签扩散至整个数据集,在此过程中引入抽样,提高标签传播速度.在人工数据集和真实数据集上的实验表明:所提出的算法能够处理任意形状的数据集和大规模数据集,且不需要指定类别数.