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2018-01-16 发布于河南
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Fdp算法介绍

Fdp聚类算法文章概况标题：Clustering by fast search and find of density peaks作者：Rodriguez A, Laio A. 期刊：Science.年份：2014.高被引论文：文章优缺点优点：异常点可以识别类的个数不需要事先设定，唯一需要确定的变量是dc，且此方法对dc不敏感缺点：类中心点和非类中心点在类中心决策图里的区分不明显点要先映射到低维潜在空间无法处理维度灾难，导致点间距离错误框架一、初始工作?将账户进行标号：账户共m个，进行从1至m的标号，记为类集合为；异常点的集合为；计算两两账号间的距离。二、计算点的区域紧密度?计算每个点的区域紧密度:其中，；为设定的阈值。【周围距离它小于的点的个数】?三、计算?不是中最大的，则：【周围，比高的所有点与的距离中的最小值】是中最大的，则：【与离它最远的点的距离】?四、选择类中心?类中心的和会明显大于其他点。如图。?计算，降序排序后绘图，纵坐标是值，横坐标是序号。五、其余点聚类?为：其余点为：计算其余点和最近的类中心的距离：If Then Else THANKS通过快速有哪些信誉好的足球投注网站和寻找密度峰聚类通过快速有哪些信誉好的足球投注网站和寻找密度峰聚类作者从2005年开始对聚类进行研究，发表了多篇相关论文。Step 1账户标号;初始类集合;初始异常点集合;计算点间距离Step 4画图观察下一步工作：聚类方法的实现