基于反向最近鄰的密度估計聚類算法

摘要： 基于相互最近鄰的密度峰聚類算法（DenMune）通過相互最近鄰計算數(shù)據(jù)點的局部密度，是一種有效的聚類手段。但該算法存在構(gòu)建聚類骨架不合理的問題，在分配弱點時采用硬投票策略，易產(chǎn)生錯誤。因此提出一種新的基于反向最近鄰的密度估計聚類算法（RNN-DEC）。該算法引入反向最近鄰來計算數(shù)據(jù)點的局部密度，將數(shù)據(jù)點分成強點、弱點和噪聲點。使用強點構(gòu)建聚類算法的骨架，通過軟投票的方式將弱點分... （共9頁）