基于共享[k]-近邻与共享逆近邻的密度峰聚类

来源：计算机工程与应用杂志2019年第20期北京时间：

作者：高月，杨小飞，马盈仓，汪义瑞

单位：1.西安工程大学 理学院，西安 710600；2.安康学院 数学与统计学院，陕西 安康 725000

摘要：为了更好地解决密度不均衡问题与刻画高维数据相似性度量问题，提出一种基于共享[k]-近邻与共享逆近邻的密度峰聚类算法。该算法计算两个点的共享[k]-近邻数与共享逆近邻数，并结合欧氏距离来确定这两个点之间的共享相似度；将样本点与其逆近邻点的共享相似度之和定义为该点的共享密度，再通过共享密度选取聚类中心。通过实验证明，该算法在人工数据集和真实数据集上的聚类结果较其他密度聚类算法更加准确，并且能更好地处理密度不均衡问题，同时也提高了高维数据的聚类精度。

关键词：密度峰聚类,共享[k]-近邻与共享逆近邻,共享相似度,共享密度