【摘 要】
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相比其它聚类算法,密度峰值点快速搜索聚类算法（clustering by fast search and find of density peaks,DPC）只需较少的参数就能达到较好的聚类结果,然而当某个类存在多个密度
【机 构】
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山东科技大学计算机科学与工程学院,山东省智慧矿山信息技术重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（61203305,61433012）,山东省重点研发计划（攻关）（2016GSF120012）,山东省自然科学基金（ZR2015FM013）,山东省“泰山学者”攀登计划
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相比其它聚类算法,密度峰值点快速搜索聚类算法（clustering by fast search and find of density peaks,DPC）只需较少的参数就能达到较好的聚类结果,然而当某个类存在多个密度峰值时,聚类结果不理想.针对这一问题,提出一种基于簇边界划分的DPC算法：B-DPC算法.改进算法首先利用一种新的去除噪声准则对数据集进行清理,再调用DPC算法进行首次聚类.最后搜索并发现邻近类的边界样本,根据边界样本的数量和所占比例,对首次聚类结果进行二次聚类.实验证明,B-DPC算法较
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