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基于CDbw和人工蜂群优化的密度峰值聚类算法
被引量：
3
1
作者
姜建华
吴迪
+3 位作者
郝德浩
王丽敏
张永刚
李克勤
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第6期1469-1475,共7页
针对密度峰值聚类(DPC)算法存在的dc值难选择及近邻原则聚合操作在低密度区效果不佳的问题,提出一种基于人工蜂群与CDbw聚类指标优化的密度峰值聚类(BeeDPC)算法,以实现类簇间数据点的自动识别和合理聚类,并解决DPC对类簇间数据点类别...
针对密度峰值聚类(DPC)算法存在的dc值难选择及近邻原则聚合操作在低密度区效果不佳的问题,提出一种基于人工蜂群与CDbw聚类指标优化的密度峰值聚类(BeeDPC)算法,以实现类簇间数据点的自动识别和合理聚类,并解决DPC对类簇间数据点类别识别上存在的缺陷.实验结果表明,BeeDPC算法具有自动识别并合理聚类类簇间数据点、自动识别类簇中心点和类簇数量及自动处理任意分布数据集的优势.
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关键词
聚类分析
CDbw评价指标
密度峰值
密度聚类
人工蜂群算法
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职称材料
题名
基于CDbw和人工蜂群优化的密度峰值聚类算法
被引量：
3
1
作者
姜建华
吴迪
郝德浩
王丽敏
张永刚
李克勤
机构
吉林财经大学数据科学系
吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室
纽约州立大学计算机系
出处
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第6期1469-1475,共7页
基金
吉林省自然科学基金(批准号:20180101044JC)
吉林省社会科学规划基金(批准号:2018B79)
符号计算与知识工程教育部重点实验室项目和吉林财经大学科研项目(批准号:2018Z05).
文摘
针对密度峰值聚类(DPC)算法存在的dc值难选择及近邻原则聚合操作在低密度区效果不佳的问题,提出一种基于人工蜂群与CDbw聚类指标优化的密度峰值聚类(BeeDPC)算法,以实现类簇间数据点的自动识别和合理聚类,并解决DPC对类簇间数据点类别识别上存在的缺陷.实验结果表明,BeeDPC算法具有自动识别并合理聚类类簇间数据点、自动识别类簇中心点和类簇数量及自动处理任意分布数据集的优势.
关键词
聚类分析
CDbw评价指标
密度峰值
密度聚类
人工蜂群算法
Keywords
cluster analysis
CDbw evaluation index
density peak
density clustering
artificial bee colony(ABC)algorithm
分类号
TP312 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于CDbw和人工蜂群优化的密度峰值聚类算法
姜建华
吴迪
郝德浩
王丽敏
张永刚
李克勤
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018
3
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