密度峰值聚类(density peaks clustering,DPC)是一种基于密度的聚类算法,该算法可以直观地确定类簇数量,识别任意形状的类簇,并且自动检测、排除异常点.然而,DPC仍存在些许不足:一方面,DPC算法仅考虑全局分布,在类簇密度差距较大的数据...密度峰值聚类(density peaks clustering,DPC)是一种基于密度的聚类算法,该算法可以直观地确定类簇数量,识别任意形状的类簇,并且自动检测、排除异常点.然而,DPC仍存在些许不足:一方面,DPC算法仅考虑全局分布,在类簇密度差距较大的数据集聚类效果较差;另一方面,DPC中点的分配策略容易导致“多米诺效应”.为此,基于代表点(representative points)与K近邻(K-nearest neighbors,KNN)提出了RKNN-DPC算法.首先,构造了K近邻密度,再引入代表点刻画样本的全局分布,提出了新的局部密度;然后,利用样本的K近邻信息,提出一种加权的K近邻分配策略以缓解“多米诺效应”;最后,在人工数据集和真实数据集上与5种聚类算法进行了对比实验,实验结果表明,所提出的RKNN-DPC可以更准确地识别类簇中心并且获得更好的聚类结果.展开更多
针对区间值数据的数据聚类问题,根据可拓学关联函数的定义,提出可拓距离的概念来度量数据之间的距离,利用K近邻的思想,根据可拓距离的大小对数据集的目标属性进行投票选择进行分类,设计了可拓K近邻算法(Extension K Nearest Neighbor,EK...针对区间值数据的数据聚类问题,根据可拓学关联函数的定义,提出可拓距离的概念来度量数据之间的距离,利用K近邻的思想,根据可拓距离的大小对数据集的目标属性进行投票选择进行分类,设计了可拓K近邻算法(Extension K Nearest Neighbor,EKNN)。最后利用UCI的两个基准数据集Iris植物样本数据和糖尿病数据库PIDD进行验证,首先通过免疫网络约简算法对条件属性进行最小属性约简,然后利用EKNN算法分析和比较不同最小约简属性下的分类准确率。展开更多
文摘密度峰值聚类(density peaks clustering,DPC)是一种基于密度的聚类算法,该算法可以直观地确定类簇数量,识别任意形状的类簇,并且自动检测、排除异常点.然而,DPC仍存在些许不足:一方面,DPC算法仅考虑全局分布,在类簇密度差距较大的数据集聚类效果较差;另一方面,DPC中点的分配策略容易导致“多米诺效应”.为此,基于代表点(representative points)与K近邻(K-nearest neighbors,KNN)提出了RKNN-DPC算法.首先,构造了K近邻密度,再引入代表点刻画样本的全局分布,提出了新的局部密度;然后,利用样本的K近邻信息,提出一种加权的K近邻分配策略以缓解“多米诺效应”;最后,在人工数据集和真实数据集上与5种聚类算法进行了对比实验,实验结果表明,所提出的RKNN-DPC可以更准确地识别类簇中心并且获得更好的聚类结果.
文摘针对区间值数据的数据聚类问题,根据可拓学关联函数的定义,提出可拓距离的概念来度量数据之间的距离,利用K近邻的思想,根据可拓距离的大小对数据集的目标属性进行投票选择进行分类,设计了可拓K近邻算法(Extension K Nearest Neighbor,EKNN)。最后利用UCI的两个基准数据集Iris植物样本数据和糖尿病数据库PIDD进行验证,首先通过免疫网络约简算法对条件属性进行最小属性约简,然后利用EKNN算法分析和比较不同最小约简属性下的分类准确率。
