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优化分配策略的密度峰值聚类算法
优化分配策略的密度峰值聚类算法
摘要：密度峰值聚类算法是一种将数据对象聚类为多个紧凑、高密度的簇的方法。然而，现有的密度峰值聚类算法在分配算法中存在一些问题，如簇的分配不均衡和对噪声数据敏感等。本文提出一种优化分配策略的密度峰值聚类算法，通过引入新的簇分配策略和优化参数选择方法，提高了算法的鲁棒性和准确性。实验结果表明，所提出的算法在不同数据集上具有较好的聚类性能。
关键词：密度峰值聚类算法；分配策略；簇分配；参数选择；数据挖掘
1.引言
密度峰值聚类算法是一种基于密度的聚类算法，通过寻找数据空间中的密度峰值点来确定聚类结果。然而，现有的密度峰值聚类算法在分配策略上存在一些问题，导致算法聚类性能下降。本文提出一种优化分配策略的密度峰值聚类算法，旨在改进算法的簇分配准确性和鲁棒性。
2.密度峰值聚类算法的基本原理
密度峰值聚类算法首先通过计算每个数据对象的局部密度来评估对象的重要性。然后，通过寻找局部密度的峰值点来确定聚类中心。最后，根据聚类中心的连通性建立聚类簇。但是，现有算法在分配策略上存在一些问题，如对噪声数据敏感、簇的分配不均衡等。
3.优化的簇分配策略
为了解决簇分配不均衡的问题，本文提出一种基于样本距离的簇分配策略。算法首先通过计算每个样本对象与其他样本对象的距离，得到距离矩阵。然后，通过设置一个距离阈值来判断两个样本是否属于同一个簇。根据该策略，可以有效地分配每个样本到相应的簇中，提高了聚类的准确性。
4.优化的参数选择方法
在传统的密度峰值聚类算法中，参数选择通常是基于经验或试错的方法来进行。然而，这种方法的准确性和鲁棒性都不高。本文提出一种基于信息熵的参数选择方法。该方法通过计算样本距离矩阵的信息熵来评估簇内的一致性和簇间的差异性。通过优化参数选择，可以进一步提高聚类算法的性能。
5.实验结果与分析
本文在多个数据集上进行了实验，使用了传统的密度峰值聚类算法和优化的密度峰值聚类算法进行比较。实验结果表明，所提出的算法在不同数据集上具有较好的聚类性能，相比传统算法，可以更准确地划分聚类簇，并提高了算法的鲁棒性。
6.结论
本文提出了一种优化分配策略的密度峰值聚类算法，通过引入新的簇分配策略和优化参数选择方法，提高了算法的鲁棒性和准确性。实验结果表明，所提出的算法在不同数据集上具有较好的聚类性能。进一步的研究可以考虑引入其他的优化方法，提高算法的效率和可扩展性。
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