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申请/专利权人：广西大学
摘要：本发明提供一种基于改进的最远点采样和聚类密度测定的高效密度峰值聚类算法PFD‑DPC。具体而言，该方法使用预聚类算法生成许多具有局部特征的小聚类。然后，提出了一种改进的最远点采样方法，以选择具有局部代表性的点并降低时间复杂性。最后，考虑到全局和局部信息，设计了多维密度相似性计算方法来合并原始聚类，从而得到最终的聚类结果。本发明的聚类性能优秀。
主权项：1.一种基于改进的最远点采样和聚类密度测定的高效密度峰值聚类算法，其特征在于，包括以下步骤：1获取数据矩阵；2对所述数据矩阵进行初始化；3对初始化后的数据矩阵进行预聚类得到包含局部特征的预聚类标签；4对所述预聚类标签进行合并，获得局部聚类；5对局部聚类进行最远点采样，然后对采样点执行多维度密度分析，得到中心密度相似度、平均密度相似度和边缘距离相似度；6使用K聚类距离作为聚类距离测量；7根据聚类距离测量和中心密度相似度、平均密度相似度和边缘距离相似度定义加权距离合并聚类，得到聚类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广西大学 一种基于改进的最远点采样和聚类密度测定的高效密度峰值聚类算法
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