基于共享近邻和优化关联策略的边界剥离聚类

摘要：

边界剥离聚类算法(BP)是一种基于密度的聚类算法,它通过逐渐剥离边界点来揭示聚类的潜在核心,已经被证明是一种十分有效的聚类手段.然而,BP算法仍存在一些不足之处:一方面,数据点的局部密度仅考虑了距离特征,使得边界点的确定不够合理;另一方面,BP算法中的关联策略容易误判异常值,并且在分配边界点时容易产生连带错误.为此,本文提出了一种基于共享近邻和优化关联策略的边界剥离聚类算法(SOBP).该算法使用了基于共享近邻的局部密度函数来更好地探索数据点之间的相似性,同时优化了 BP算法中的关联策略,使得每次迭代中边界点不再仅与一个非边界点进行关联,并进一步采用了边界点与非边界点、己剥离边界点之间的双重关联准则.在一些数据集上的测试表明,相较于其他6种经典算法,该算法在评估指标上表现更佳.

关键词：边界剥离聚类算法、共享近邻、局部密度、关联策略

所属期刊栏目：32

分类号：TP301.6;TP181;TB52

资助基金：国家自然科学基金;量子通信与量子计算机重大项目

在线出版日期：2023-10-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：147-156