基于共享邻域的密度峰值聚类算法

摘要

针对密度峰值聚类算法在处理分布不均匀数据集时聚类性能不佳且不能自动确定聚类中心的问题，提出基于共享邻域的密度峰值聚类算法（DPC-SN）。首先，考虑数据点的局部邻域信息和数据点间的相关性，根据共享邻域重新定义局部密度；其次，给出了新的决策阈值作为区分聚类中心和非聚类中心的临界值，自动获取聚类中心；最后，在不同分布特征的合成数据集和UCI数据集进行实验验证。结果表明，该算法聚类精度和总体性能优于基于K近邻的密度峰值聚类（DPC-KNN）、原始密度峰值聚类（DPC）、K均值聚类（K-means）和基于密度的聚类（DBSCAN）4种算法。