自适应快速搜索密度峰值聚类算法

来源：计算机工程与应用杂志2019年第24期北京时间：

作者：王军华，李建军，李俊山，赖文达

单位：广东外语外贸大学 南国商学院 智能信息研究所，广州 510545

摘要：CFSFDP算法（Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks）具有简单高效且需要较少参数的优点，但存在需要人为确定截断距离参数和聚类中心的不足。为克服以上不足，提出了自适应快速搜索密度峰值聚类算法。该算法针对截断距离参数的确定问题，构造关于截断距离参数的局部密度信息熵，通过最小化信息熵自适应地确定截断距离参数；针对聚类中心的确定问题，利用从非聚类中心到聚类中心数据点局部密度和距离的乘积，存在明显跳跃这一特征确定阈值，从而能自动确定聚类中心。实验结果表明该算法能够取得较好的聚类性能，且无需人为确定截断距离参数和聚类中心。

关键词：聚类,密度峰值,截断距离参数,局部密度