面向密度分布不均数据的加权逆近邻密度峰值聚类算法

针对密度分布不均数据，密度峰值聚类算法易忽略类簇间样本的疏密差异，导致误选类簇中心；分配策略易将稀疏区域的样本误分到密集区域，导致聚类效果不佳的问题，本文提出一种面向密度分布不均数据的加权逆近邻密度峰值聚类算法。该算法首先在局部密度公式中引入基于sigmoid函数的权重系数，增加稀疏区域样本的权重，结合逆近邻思想，重新定义了样本的局部密度，有效提升类簇中心的识别率；其次，引入改进的样本相似度策略，利用样本间的逆近邻及共享逆近邻信息，使得同一类簇样本间具有较高的相似度，可有效改善稀疏区域样本分配错误的问题。在密度分布不均、复杂形态和UCI数据集上的对比实验表明，本文算法的聚类效果优于IDPC-FA、FNDPC、FKNN-DPC、DPC和DPCSA算法。