一种基于动态局部密度和聚类结构的聚类算法

作者：卢建云; 张蔚; 李林

来源：山东大学学报(工学版), 2022, 52(02): 118-127.

• 动态局部密度
• 泊松概率密度函数
• 逆k最近邻
• 聚类结构
• 决策图

为提高逆k最近邻在度量局部密度时的区分度，提出动态逆k最近邻概念。利用泊松概率密度函数拟合逆k最近邻分布，并计算累积动态逆k最近邻局部密度；基于动态局部密度对数据对象进行排序，利用逆k最近邻域扩展算法生成聚类结构；依据动态局部密度和欧式距离设计聚类决策图，根据决策图找出聚类结构中的类间间断点，利用间断点将聚类结构直接划分成独立的类簇。将本研究提出的聚类结构划分聚类(cluster structure partition clustering, CSPC)算法与DBSCAN、DPC和RNN-DBSCAN算法在人工和真实数据集上进行试验对比，CSCP在人工和真实数据集上的评价指标F1平均分别提高8.8%和8.2%,评价指标标准互信息平均分别提高11.6%和7.3%。试验结果表明CSPC算法取得了更好的聚类结果。

• 单位
  中国电子科技集团公司第二十九研究所; 重庆电子工程职业学院; 电子科技大学