基于密度峰值聚类的动态群组发现方法-计算机研究与发展.PDF
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《基于密度峰值的聚类算法优化研究》.docx
《基于密度峰值的聚类算法优化研究》
一、引言
随着大数据时代的到来，聚类算法作为无监督学习的重要手段，在数据挖掘和机器学习中扮演着至关重要的角色。其中，基于密度峰值的聚类算法因其能够有效地识别出具有不同密度的簇，而受到了广泛关注。然而，该类算法在处理复杂数据集时仍存在一些不足，如对参数敏感、计算效率低等问题。本文旨在针对这些问题，对基于密度峰值的聚类算法进行优化研究。
二、背景及现有问题
基于密度峰值的聚类算法，如DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）和OPTICS（OrderingPoints
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基于密度峰值的聚类算法优化研究.pdf
基于密度峰值的聚类算法优化研究
摘要
密度峰值聚类算法因其简单高效的特点而备受关注。该算法不仅能够适应
各种形状的数据集，还可以直观地确定类簇数目，并且参数唯一，具有很好的
鲁棒性。但随着研究的深入，密度峰值聚类算法的缺陷也逐渐显现出来，如存
在全局参数敏感，对截断距离的依赖性较高，不能实现聚类中心的自适应选取，
样本点分配错误容易引发多米诺骨牌效应以及对复杂数据集进行聚类时效果不
理想等问题。本文针对上述问题提出相应的改进策略。
针对密度峰值聚类算法在选择聚类中心时的主观性较强以及样本点的分配
容易出现连续错分等问题，提出一种基于共享有效近邻的密度峰值聚类算法。
首先，该算法结合k近邻思想进
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密度峰值聚类算法优化研究及其在社区发现上的应用.pdf
密度峰值聚类算法优化研究及其在社区发现上的应用
摘要
密度峰值聚类算法具有不需要预先设定簇的个数、所需要的参数少、可获得
任意形状簇等优势，但也存在需要在决策图上手动选取聚类中心，在簇密度不均
匀数据集上聚类效果差，分配方式容易引起一个样本点被错误分配将导致大量样
本点被错误分配的连锁反应等问题。针对上述缺陷，本文提出改进算法并将密度
峰值聚类算法应用于复杂网络社区发现中。主要研究工作如下：
（1）针对上述密度峰值聚类算法的缺陷，提出一种基于互近邻和标签传播
的密度峰值聚类算法。
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基于特征选择的模糊聚类异常入侵行为检测-计算机研究与发展.PDF
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基于密度峰值聚类算法的优化过采样技术研究.docx
基于密度峰值聚类算法的优化过采样技术研究
目录
基于密度峰值聚类算法的优化过采样技术研究（1）．．．．．．．．．．．．．．3
一、内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
二、相关理论背景概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
2.1数据聚类算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
2.2密度峰值聚类算法介绍与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
2.3过采样技术及其问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
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基于癌症基因数据的密度峰值聚类算法研究.docx
基于癌症基因数据的密度峰值聚类算法研究
一、引言
随着基因测序技术的快速发展，癌症基因数据的研究已成为当前生物医学领域的热点。通过对癌症基因数据的分析，可以更准确地诊断疾病、预测治疗效果以及制定个性化的治疗方案。然而，由于癌症基因数据的复杂性，如何从海量数据中提取有用信息并准确地进行数据分类成为一个亟待解决的问题。密度峰值聚类算法作为一种新兴的聚类方法，其在癌症基因数据分析中的应用具有重要意义。本文将就基于癌症基因数据的密度峰值聚类算法展开研究，并对其优势及可能存在的问题进行探讨。
二、癌症基因数据概述
癌症基因数据主要包括基因突变、基因表达、基因拷贝数变异等数据类型。这些数据具有高维度、大规
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基于自然邻域的密度峰值聚类算法研究.pdf
基于自然邻域的密度峰值聚类算法研究
摘要
聚类分析是一种常用的数据分析方法，用于将数据集中的个体或观察值根
据它们之间的相似程度分成不同的组或簇，以便更好地理解数据的结构和特征。
聚类分析可以帮助人们识别数据中的隐藏模式和趋势，从而为决策和问题解决
提供有价值的信息。在众多聚类算法中，密度峰值聚类算法(ClusteringbyFast
SearchandFindofDensityPeaks,DPC)因其计算简单、能更好的识别非球状簇等
优势，被广泛应用在众多领域。然而随着不断深入的研究，DPC算法存在一些
不足被发现，例如：需要根据经验人为选取截断距离的大小；聚类中心也依靠
人为选择，具有主观
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基于密度峰值的聚类算法优化与应用研究.pdf
基于密度峰值的聚类算法优化与应用研究
摘要
在如今的互联网时代，从海量数据中提取有价值的信息，探究网络舆论生成
和演变的规律对现实生活有着重要意义。数据挖掘就是从海量且有噪声的数据中
提取潜在的价值信息的过程，聚类分析是数据挖掘的核心方法，其目标在于将数
据依据相似性分组，揭露数据内在的联系和规律。2014年提出的密度峰值聚类算
法（DPC）由于其原理简单、易于实现、能识别任意形状簇等优势而被广泛应用。
但任何聚类算法都难以解决所有聚类问题，因此本文针对DPC的局限性进行创新
性改进，并将改进后的聚类算法应用于网络圈层舆论生成中，具体研究内容如下：
（1）针对DPC因构建全局样本点间的相似度矩
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基于k近邻图的密度峰值聚类算法.docx
基于k近邻图的密度峰值聚类算法
目录
一、内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
二、算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
三、算法原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
3.1k近邻图介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
3.2密度峰值理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
3.3基于k近
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非均匀数据密度峰值聚类方法优化.docx
非均匀数据密度峰值聚类方法优化
目录
非均匀数据密度峰值聚类方法优化（1）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2非均匀数据密度峰值聚类方法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.3论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
相关工作．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
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增强型密度峰值聚类算法研究.docx
增强型密度峰值聚类算法研究
一、引言
随着大数据时代的来临，聚类算法在数据处理和模式识别等领域发挥着越来越重要的作用。传统的聚类算法，如K-means、DBSCAN等，虽已得到广泛应用，但仍存在对初始参数敏感、无法自适应地确定簇的数量和簇中心等问题。密度峰值聚类算法作为一种新兴的聚类方法，其依据数据的密度进行聚类，可以有效地解决上述问题。本文将针对增强型密度峰值聚类算法展开研究，旨在提高其聚类效果和效率。
二、密度峰值聚类算法概述
密度峰值聚类算法是一种基于密度的聚类方法，其基本思想是通过计算数据点的局部密度和相对距离来确定聚类中心。算法首先计算每个数据点的局部密度，然后根据相对距离确定数据点
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密度峰值聚类算法的改进和研究.pdf
摘要
摘要
聚类是通过对相似数据进行分类而获得有价值的信息,在大数据时代中有着举足
轻重的地位.密度峰值聚类(Clusteringbyfastsearchandfindofdensitypeaks,DPC)是
2014年提出的一种新型算法,由于其原理简单,只需要少量参数就能自动快速聚类,已
在数据分析,图像处理等众多领域中得到广泛的应用.然而,DPC算法的分配策略比较
d
敏感,局部密度和距离测量的信息不足,截断距离通常很难确定.本文针对该不足,提
c
出了以下研究内容:
(1).针对一步式分配策略的容错能力较差,局部密度和距离测量的信息不足,提出
了一种基于密度均值策略优化的密度峰值聚类算法