基于t-SNE降维的密度峰值聚类算法

作者：何婷霭; 李秦

来源：滨州学院学报, 2023, 39(02): 83-87.

DOI：10.13486/j.cnki.1673-2618.2023.02.014

• 聚类分析
• 密度峰值聚类
• t-SNE算法
• 有效性度量

为了提高密度峰值聚类(DPC)算法处理复杂高维数据的能力，提出了一种基于t-SNE降维的密度峰值聚类算法(t-SNE-DPC)。该算法用t-SNE算法对数据进行预处理，将高维数据点间的关系用概率分布映射到低维空间中，通过最小化相对熵最大化保留数据的本质特征，使用密度峰值聚类算法进行聚类操作。仿真实验结果表明，t-SNE-DPC可以高效地对高维数据进行聚类，在AMI指标上的聚类结果可达0.828。

• 单位
  兰州交通大学; 数理学院