%0 Journal Article
%T 融合可拓关联函数的密度峰值聚类算法
%A 任设东
%A 徐晨
%A 朱芬
%A 桂方志
%A 谢智伟
%A 赵燕伟
%J 中山大学学报（自然科学版）
%D 2019
%X 摘要 针对传统密度峰值聚类算法(Clustering by fast search and find of density peaks,CFSFDP)簇心选择不佳、非簇心点分配不准确导致的聚类效果差问题,提出一种融合可拓关联函数的密度峰值聚类算法,通过引入平均差异度衡量样本密度选取簇心;基于k邻域思想提出雏形簇概念并建立物元模式下的节域和经典域;利用可拓关联函数定量衡量未分配点相对各雏形簇的隶属程度,从而实现精准聚类.将该算法和其他几种聚类算法在人工数据集和UCI标准数据集上分别进行对比实验,实验结果表明本文算法对任意形状任意密度数据集的聚类效果更好,优于其他算法
%K 可拓关联函数
%K CFSFDP
%K k邻域
%K 雏形簇
%K 平均差异度
%U http://xwxt.sict.ac.cn/CN/abstract/abstract5203.shtml