【摘 要】
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密度峰值聚类（Density peaks clustering简称DPC）算法是2014年在美国Science期刊上发表的一种非常简洁优美的聚类算法，它不需要像经典K—means算法那样迭代，也不需要很多参数。DP
【机 构】
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云南大学滇池学院理工学院,云南大学信息学院
【基金项目】
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云南省教育厅科学研究(项目编号:2015Y500)
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密度峰值聚类（Density peaks clustering简称DPC）算法是2014年在美国Science期刊上发表的一种非常简洁优美的聚类算法，它不需要像经典K—means算法那样迭代，也不需要很多参数。DPC算法的核心思想在于对聚类中心的刻画，它通过计算数据集中每个数据点的局部密度ρ和该点到具有更高局部密度的点的最小距离万，当数据点的r=ρ＊δ的值较大时，该点为聚类中心。然而通过分析，发现这样选取聚类中心得聚类效果不具有稳健性，依赖于ρ和δ的量纲。本文提出一种改进的密度峰值聚类算法，将ρ和δ归一化
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