快速聚类方法
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快速聚类方法
快速聚类方法
1.概要
2.背景
2.1传统的聚类分析
2.2本文创新点
3.本文聚类分析
4.实验
4.1 论文中算法
4.2 改进方法
5.分析总结
6.参考文献
1.概要
1
本文算法的核心：聚类中心点的密度大于周围的点，高密度之间具有很大的距离。论文下载点这
2.背景
2.1传统的聚类分析
kmeans 之类的没法解决非球面类型
很明显效果很差
A图为生成数据的概率分布, B, C二图为分别从该分布中生成了4000, 1000个点. D, E分别是B, C两组数据的决策图(decision tree), 可以看到两组数据都只有五个点有比较大的和很大的. 这些点作为类簇的中心, 在确定了类簇的中心之后, 每个点被划分到各个类簇(彩色点),或者是划分到类簇光晕(黑色点). F图展示的是随着抽样点数量的增多, 聚类的错误率在逐渐下降, 说明该算法是鲁棒的.
.Science 27 Jun 2014: ↩
2. S Wang，D Wang，C Li，Y ment on “Clustering by fast search and find of
density peaks”.《Computer Science》, 2015 ↩
3. Rashid Mehmooda, b, , Guangzhi Zhanga, , Rongfang Biea, Hassan
Dawoodd,Haseeb Ahmadc.Clustering by fast search and find of density peaks via heat diffusion.doi:10.1016/j.neucom.2016.01.102 ↩