【摘 要】
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密度峰值聚类算法(density peaks clustering algorithm,DPC)是2014年提出的一种新型聚类分析算法,它基于聚类中心局部密度大以及与密度更大点之间的距离较远两大特点绘制决
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61379101,61672522);中国博士后科学基金项目(2016M601910)~~
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密度峰值聚类算法(density peaks clustering algorithm,DPC)是2014年提出的一种新型聚类分析算法,它基于聚类中心局部密度大以及与密度更大点之间的距离较远两大特点绘制决策图寻找聚类中心,从而得到任意形状的簇.但在寻找聚类中心的过程中,求解局部密度以及高密度距离属性都依赖于相似度矩阵的计算,计算复杂度较高,限制了密度峰值聚类算法在大规模数据集中的应用.针对此不足,提出基于网格筛选的密度峰值聚类算法(density peaks clustering algorithm ba
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