基于自然近邻的自适应关联融合聚类算法

摘要：

为解决传统聚类算法多数需要预先设定聚类参数且无法有效识别异常点和噪声点的问题,提出一种自适应的关联融合聚类算法.采用自然近邻搜索算法计算数据集的密度分布,筛选出具有数据结构信息的代表核点,并排除边界点和噪声点对聚类结果的影响.引入关联度矩阵,通过计算类簇间的关联程度和融合度量,选取最优关联簇进行融合得到最终聚类结果.实验结果表明,该算法无需人工设置聚类参数,并且与基于密度的空间聚类算法和K均值聚类算法相比,其具有更高的聚类准确率和可靠性.

关键词：自然近邻、无尺度邻域、代表核点、融合度量、密度层次

所属期刊栏目：46

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：中国博士后基金2017M612958

在线出版日期：2020-07-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：108-114