逆近邻和加权相似性的密度峰值聚类算法.docx

逆近邻和加权相似性的密度峰值聚类算法

目录

逆近邻和加权相似性的密度峰值聚类算法（1）．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3研究内容与目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

相关技术介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.1聚类算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.1.1聚类算法分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.1.2聚类算法特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.2密度峰值聚类算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

2.2.1密度峰值的定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

2.2.2密度峰值聚类算法原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

2.2.3密度峰值聚类算法应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

逆近邻和加权相似性的定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

3.1逆近邻的定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

3.2加权相似性的定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

3.3逆近邻和加权相似性的关系．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

逆近邻和加权相似性的密度峰值聚类算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

4.1算法设计思路．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

4.1.1数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

4.1.2构建初始聚类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

4.2算法实现步骤．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

4.2.1初始化参数．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

4.2.2计算距离矩阵．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

4.2.3确定密度峰值．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

4.3实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

4.3.1实验数据集选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

4.3.2实验设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

4.3.3实验结果及分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

算法优化与扩展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

5.1现有算法的不足与改进点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

5.2算法性能优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

5.3算法扩展与应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

6.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

6.2未来研究方向与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

逆近邻和加权相似性的密度峰值聚类算法（2）．．．．．．．．．．．．．．．．．42

内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．