基于共享近邻相似度的密度峰聚类算法

密度峰聚类是一种基于密度的高效聚类方法,但存在对全局参数dc敏感和需要人工干预决策图进行聚类中心选择的缺陷。针对上述问题,提出了一种基于共享近邻相似度的密度峰聚类算法。首先,该算法结合欧氏距离和共享近邻相似度进行样本局部密度的定义,避免了原始密度峰聚类算法中参数dc的设置;其次,优化聚类中心的选择过程,能够自适应地进行聚类中心的选择;最后,将样本分配至距其最近并拥有较高密度的样本所在的簇中。实验结果表明,在UCI数据集和模拟数据集上,该算法与原始的密度峰聚类算法相比,准确率、标准化互信息(NMI)和F-Measure指标分别平均提高约22.3%、35.7%和16.6%。该算法能有效地提高聚类的准确性和聚类结果的质量。