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题名侵蚀聚类
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作者
杜明晶
吴福玉
李宇蕊
董永权
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机构
江苏师范大学计算机与科学技术学院
江苏师范大学江苏省高校教育智能技术重点实验室
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期3459-3471,共13页
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基金
国家自然科学基金(No.62006104,No.61872168)。
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文摘
基于密度的聚类是一种经典的聚类分析方法,它能够在不指定类簇数目的情况下发现非球形类簇.但真实复杂数据集中存在类簇边界模糊、数据密度不均、数据分布复杂等问题.当前,能够同时应对这三种问题的研究工作相对较少.对此,本文从自然世界的侵蚀现象中汲取灵感,提出侵蚀聚类(Erosion Clustering,EC)算法.本算法引入动态密度估计方法和侵蚀策略,逐层识别和剔除位于类簇边界上的数据,进而发现各个类簇潜在的核心区域;采用基于互可达图的聚类方法实现核心区域的聚类;设计基于局部密度峰值的分配方式完成边界数据的划分.在12个基准数据集上的实验结果表明,EC算法的聚类性能比7种对比算法分别在修正兰德指标、修正互信息、F1分数上平均提高了96%、53%和36%.
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关键词
密度聚类
聚类分析
密度估计
局部密度峰值
互k近邻
侵蚀策略
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Keywords
density-based clustering
cluster analysis
density estimation
local density peak
mutual k-nearest neighbor
erosion strategy
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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