【摘 要】
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针对密度峰值聚类(DPC)算法存在的dc值难选择及近邻原则聚合操作在低密度区效果不佳的问题,提出一种基于人工蜂群与CDbw聚类指标优化的密度峰值聚类(BeeDPC)算法,以实现类簇
【机 构】
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吉林财经大学数据科学系,吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室,纽约州立大学计算机系
【基金项目】
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吉林省自然科学基金(批准号:20180101044JC);吉林省社会科学规划基金(批准号:2018B79);符号计算与知识工程教育部重点实验室项目;吉林财经大学科研项目(批准号:2018Z05)
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针对密度峰值聚类(DPC)算法存在的dc值难选择及近邻原则聚合操作在低密度区效果不佳的问题,提出一种基于人工蜂群与CDbw聚类指标优化的密度峰值聚类(BeeDPC)算法,以实现类簇间数据点的自动识别和合理聚类,并解决DPC对类簇间数据点类别识别上存在的缺陷.实验结果表明,BeeDPC算法具有自动识别并合理聚类类簇间数据点、自动识别类簇中心点和类簇数量及自动处理任意分布数据集的优势.
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