基于数据场的类簇中心选取及其聚类
来源：计算机工程与应用杂志2018年第8期北京时间：
作者：朱振国，冯应柱
单位：重庆交通大学 信息科学与工程学院，重庆 400074
摘要：针对现有聚类算法普遍存在聚类质量低、参数依赖性大、孤立点难识别等问题，提出一种基于数据场的聚类算法。该算法通过计算每个数据对象点的势值，根据类簇中心的势值比周围邻居的势值大，且与其他类簇中心有相对较大距离的特点，确定类簇中心；根据孤立点的势值等于零的特点，选出孤立点；最后将其他数据对象点划分到比自身势值大且最近邻的类簇中，从而实现聚类。仿真实验表明，该算法在不需要人为调参的情况下准确找出类簇中心和孤立点，聚类效果优良，且与数据集的形状无关。
关键词：类簇中心,数据场,聚类,孤立点
