【摘 要】
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CFSFDP算法(Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks)具有简单高效且需要较少参数的优点,但存在需要人为确定截断距离参数和聚类中心的不足。为克服以上不足,
【机 构】
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广东外语外贸大学南国商学院智能信息研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（No.61771477）
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CFSFDP算法(Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks)具有简单高效且需要较少参数的优点,但存在需要人为确定截断距离参数和聚类中心的不足。为克服以上不足,提出了自适应快速搜索密度峰值聚类算法。该算法针对截断距离参数的确定问题,构造关于截断距离参数的局部密度信息熵,通过最小化信息熵自适应地确定截断距离参数;针对聚类中心的确定问题,利用从非聚类中心到聚类中心数据点局部密度和距离的乘积,存在明显跳跃这一特征确定阈值,从而能自动确定聚类中心。实验结
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