基于相互邻近度的密度峰值聚类算法

密度峰值聚类算法对密集程度不一数据的聚类效果不佳,样本分配过程易产生连带错误.为此,提出一种基于相互邻近度的密度峰值聚类算法.所提算法引入k近邻思想计算局部密度,以此保证密度的相对性.定义综合数据全局和局部特征的样本相互邻近度的度量准则,据此准则,提出一种新的样本分配策略.新的分配策略采用k近邻思想寻找密度峰值,将密度峰值的k个近邻点分配给其对应类簇,对所有已分配数据点寻找相互邻近度最高的未分配数据点,将未分配数据点分配给已分配数据点所在类簇.在合成和UCI数据集上,将所提算法与DPC、DBSCAN、OPTICS、AP、K-Means及DPC的改进算法进行比较,实验结果表明,所提出的算法性能最优.     

基于相对密度估计和多簇合并的密度峰值聚类算法

密度峰值聚类(DPC)算法是一种新颖的基于密度的聚类算法,其原理简单、运行效率高.但DPC算法的局部密度只考虑了样本之间的距离,忽略了样本所处的环境,导致算法对密度分布不均数据的聚类效果不理想;同时,样本分配过程易产生分配错误连带效应.针对上述问题,提出一种基于相对密度估计和多簇合并的密度峰值聚类(DPC-RD-MCM)算法. DPC-RD-MCM算法结合K近邻和相对密度思想,定义了相对K近邻的局部密度,以降低类簇疏密程度对类簇中心的影响,避免稀疏区域没有类簇中心;重新定义微簇间相似性度量准则,通过多簇合并策略得到最终聚类结果,避免分配错误连带效应.在密度分布不均数据集、复杂形态数据集和UCI数据集上,将DPC-RD-MCM算法与DPC及其改进算法进行对比,实验结果表明:DPC-RD-MCM算法能够在密度分布不均数据上获得十分优异的聚类效果,在复杂形态数据集和UCI数据集的聚类性能上高于对比算法.     

面向密度分布不均数据的近邻优化密度峰值聚类算法

密度分布不均数据是指类簇间样本分布疏密程度不同的数据.密度峰值聚类(DPC)算法在处理密度分布不均数据时,倾向于在密度较高区域内找到类簇中心,并易将稀疏类簇的样本分配给密集类簇.为避免上述缺陷,提出一种面向密度分布不均数据的近邻优化密度峰值聚类(DPC-NNO)算法.DPC-NNO算法结合逆近邻和k近邻定义新的局部密度,提高稀疏样本的局部密度,使算法能更准确地找到类簇中心;定义分配策略时引入共享近邻,计算样本间相似性,构造相似矩阵,使同一类簇样本联系更紧密,避免错误分配样本.将所提出的DPC-NNO算法与IDPC-FA、DPCSA、FNDPC、FKNN-DPC、DPC算法进行对比,实验结果表明,DPC-NNO算法在处理密度分布不均数据时能获得优异的聚类效果,对于复杂数据集和UCI数据集,DPC-NNO算法的综合性能优于对比算法.     

二阶自然最近邻和多簇合并的密度峰值聚类算法

密度峰值聚类（density peaks clustering,DPC）算法基于局部密度和相对距离识别簇中心,忽视了样本所处环境对样本点密度的影响,因此不容易发现低密度区域的簇中心;DPC算法采用的单步分配策略的容错性差,一旦一个样本点分配错误,将导致后续一系列样本点分配错误。针对上述问题,提出二阶自然最近邻和多簇合并的密度峰值聚类算法（TNMM-DPC）。首先,引入二阶自然邻居的概念,同时考虑样本点的密度与样本点所处的环境,重新定义了样本点的局部密度,以降低类簇的疏密对类簇中心选择的影响;其次,定义了核心点集来选取初始微簇,依据样本点与微簇间的关联度对样本点进行分配;最后引入了邻居边界点集的概念对相邻的子簇进行合并,得到最终的聚类结果,避免了分配错误连带效应。在人工数据集和UCI数据集上,将TNMM-DPC算法与DPC及其改进算法进行了对比,实验结果表明,TNMM-DPC算法能够解决DPC算法所存在的问题,可以有效聚类人工数据集和UCI数据集。     

基于网格近邻优化的密度峰值聚类算法

密度峰值聚类(DPC)将数据样本点的局部密度和相对距离进行结合,能对任意形状数据集进行聚类处理,但密度峰值聚类算法存在主观选择截断距离、简单分配策略和较高时间复杂度等问题。为此,提出了一种基于网格近邻优化的密度峰值聚类算法(KG-DPC算法)。首先对数据空间进行网格化,减少了样本数据点之间距离的计算量;在计算局部密度时不仅考虑了网格自身的密度值,而且考虑了周围k个近邻的网格密度值,降低了主观选择截断距离对聚类结果的影响,提高了聚类准确率,设定网格密度阈值,保证了聚类结果的稳定性。通过实验结果表明,KG-DPC算法比DBSCAN、DPC和SDPC算法在聚类准确率上有很大提升,在聚类平均消耗时间上DPC、SNN-DPC和DPC-NN算法分别降低38%、44%和44%。在保证基本聚类准确率的基础上,KG-DPC算法在聚类效率上有特定优势。     

K近邻和加权相似性的密度峰值聚类算法

密度峰值聚类算法的局部密度定义未考虑密度分布不均数据类簇间的样本密度差异影响, 易导致误选类簇中心; 其分配策略依据欧氏距离通过密度峰值进行链式分配, 而流形数据通常有较多样本距离其密度峰值较远, 导致大量本应属于同一个类簇的样本被错误分配给其他类簇, 致使聚类精度不高. 鉴于此, 本文提出了一种K近邻和加权相似性的密度峰值聚类算法. 该算法基于样本的K近邻信息重新定义了样本局部密度, 此定义方式可以调节样本局部密度的大小, 能够准确找到密度峰值; 采用样本的共享最近邻及自然最近邻信息定义样本间的相似性, 摒弃了欧氏距离对分配策略的影响, 避免了样本分配策略产生的错误连带效应. 流形及密度分布不均数据集上的对比实验表明, 本文算法能准确找到疏密程度相差较大数据集的密度峰值, 避免了流形数据的分配错误连带效应, 得到了满意的聚类效果; 同时在真实数据集上的聚类效果也十分优秀.     

Ball-Tree优化的密度峰值聚类算法

针对密度峰值聚类算法DPC（clustering by fast search and find of density peaks）时间复杂度高、准确度低的缺陷,提出了一种基于Ball-Tree优化的快速密度峰值聚类算法BT-DPC。算法利用第[k]近邻度量样本局部密度,通过构建Ball-Tree加速密度[ρ]及距离[δ]的计算;在类簇分配阶段,结合[k]近邻思想设计统计学习分配策略,将边界点正确归类。通过在UCI数据集上的实验,将该算法与原密度峰值聚类算法及其改进算法进行了对比,实验结果表明,BT-DPC算法在降低时间复杂度的同时提高了聚类的准确度。     

基于加权共享近邻与累加序列的密度峰值算法

密度峰值聚类（DPC）算法在对密度分布差异较大的数据进行聚类时效果不佳,聚类结果受局部密度及其相对距离影响,且需要手动选取聚类中心,从而降低了算法的准确性与稳定性。为此,提出一种基于加权共享近邻与累加序列的密度峰值算法DPC-WSNN。基于加权共享近邻重新定义局部密度的计算方式,以避免截断距离选取不当对聚类效果的影响,同时有效处理不同类簇数据集分布不均的问题。在原有DPC算法决策值的基础上,生成一组累加序列,将累加序列的均值作为聚类中心和非聚类中心的临界点从而实现聚类中心的自动选取。利用人工合成数据集与UCI上的真实数据集测试与评估DPC-WSNN算法,并将其与FKNN-DPC、DPC、DBSCAN等算法进行比较,结果表明,DPC-WSNN算法具有更好的聚类表现,聚类准确率较高,鲁棒性较强。     

基于不相似性度量优化的密度峰值聚类算法

密度峰值聚类（clustering by fast search and find of density peaks,简称DPC）是一种基于局部密度和相对距离属性快速寻找聚类中心的有效算法.DPC通过决策图寻找密度峰值作为聚类中心,不需要提前指定类簇数,并可以得到任意形状的簇聚类.但局部密度和相对距离的计算都只是简单依赖基于距离度量的相似度矩阵,所以在复杂数据上DPC聚类结果不尽如人意,特别是当数据分布不均匀、数据维度较高时.另外,DPC算法中局部密度的计算没有统一的度量,根据不同的数据集需要选择不同的度量方式.第三,截断距离d_c的度量只考虑数据的全局分布,忽略了数据的局部信息,所以d_c的改变会影响聚类的结果,尤其是在小样本数据集上.针对这些弊端,提出一种基于不相似性度量优化的密度峰值聚类算法（optimized density peaks clustering algorithm based on dissimilarity measure,简称DDPC）,引入基于块的不相似性度量方法计算相似度矩阵,并基于新的相似度矩阵计算样本的K近邻信息,然后基于样本的K近邻信息重新定义局部密度的度量方法.经典数据集的实验结果表明,基于不相似性度量优化的密度峰值聚类算法优于DPC的优化算法FKNN-DPC和DPC-KNN,可以在密度不均匀以及维度较高的数据集上得到满意的结果;同时统一了局部密度的度量方式,避免了传统DPC算法中截断距离d_c对聚类结果的影响.     

基于K近邻和优化分配策略的密度峰值聚类算法

密度峰值聚类(density peak clustering, DPC)是一种简单有效的聚类分析方法.但在实际应用中,对于簇间密度差别大或者簇中存在多密度峰的数据集,DPC很难选择正确的簇中心;同时,DPC中点的分配方法存在多米诺骨牌效应.针对这些问题,提出一种基于K近邻(K-nearest neighbors,KNN)和优化分配策略的密度峰值聚类算法.首先,基于KNN、点的局部密度和边界点确定候选簇中心;定义路径距离以反映候选簇中心之间的相似度,基于路径距离提出密度因子和距离因子来量化候选簇中心作为簇中心的可能性,确定簇中心.然后,为了提升点的分配的准确性,依据共享近邻、高密度最近邻、密度差值和KNN之间距离构建相似度,并给出邻域、相似集和相似域等概念,以协助点的分配;根据相似域和边界点确定初始聚类结果,并基于簇中心获得中间聚类结果.最后,依据中间聚类结果和相似集,从簇中心到簇边界将簇划分为多层,分别设计点的分配策略;对于具体层次中的点,基于相似域和积极域提出积极值以确定点的分配顺序,将点分配给其积极域中占主导地位的簇,获得最终聚类结果.在11个合成数据集和27个真实数据集上进行仿真...