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优先出版 计 算 机 应 用 研 究 第33 卷 快速有哪些信誉好的足球投注网站与发现密度峰值聚类算法的优化研究* 1, 2 2* 2 1, 2 3 蒋礼青 ,张明新 ,郑金龙 ,戴 娇 ,尚赵伟 (1 .中国矿业大学 计算机科学与技术学院,江苏 徐州 221116 ;2 .常熟理工学院 计算机科学与工程学院,江苏 常熟 215500 ;3.重庆大学 计算机科学与技术,重庆400030) 摘 要:CFSFDP 是基于密度的新聚类算法,可聚类非球形数据集,具有聚类速度快实现简单等优点。CFSFDP 需人工 尝试确定密度阈值dc 且对一个类中存在多密度峰值的数据无法进行准确聚类,为解决该缺点,本文提出基于近邻距离 曲线和类合并优化CFSFDP (简称NM-CFSFDP)的聚类算法。首先,算法用近邻距离曲线变化情况自动确定密度阈值 dc ;然后,用本文提出自动确定dc 的CFSFDP 对数据聚类;最后用本文计算dc 值的方法指导类的合并,引入内聚程度 衡量参数解决了类合并后不能撤销的难题,从而实现对多密度峰值数据的正确聚类。通过实验对比,NM-CFSFDP 算法 确实比CFSFDP 算法具有更加精确的聚类效果。 关键词:聚类;密度峰值;近邻距离曲线;类合并 中图分类号:TP301.6 Optimization of clustering by fast search and find of density peaks 1, 2 2* 2 1, 2 3 Jiang Liqing , Zhang Mingxin , Zheng Jinlong , Dai Jiao , Shang Zhaowei (1. School of Computer Science Technology, China University of Mining Technology, Xuzhou 221116, China; 2. School of Computer Science Engineering, Changshu Institute of Technology, Changshu 215500, China; 3. Dept. of College of Computer Science, University of Chongqing, Chongqing, 400030, China) Abstract: CFSFDP algorithm was a new clustering algorithm based on density, which can cluster non spherical data sets, CFSFDP had the advantages of fast clustering speed and simple realization . But the CFSFDP algorithm need to perform multiple attempts to determine the density threshold dc and the existence of multiple density peaks of one class leaded to inco

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