自然反向最近邻优化的密度峰值聚类算法

来源：计算机科学与探索杂志2021年第10期北京时间：

作者：刘娟, 万静

单位：哈尔滨理工大学 计算机科学与技术学院，哈尔滨 150080

摘要：密度峰值聚类算法是一种基于密度的聚类算法。针对密度峰值聚类算法存在的参数敏感和对复杂流形数据得到的聚类结果较差的缺陷，提出一种新的密度峰值聚类算法，该算法基于自然反向最近邻结构。首先，该算法引入反向最近邻计算数据对象的局部密度；其次，通过代表点和密度相结合的方式选取初始聚类中心；然后，应用密度自适应距离计算初始聚类中心之间的距离，利用基于反向最近邻计算出的局部密度和密度自适应距离在初始聚类中心上构建决策图，并通过决策图选择最终的聚类中心；最后，将剩余的数据对象分配到距离其最近的初始聚类中心所在的簇中。实验结果表明，该算法在合成数据集和UCI真实数据集上与实验对比算法相比较，具有较好的聚类效果和准确性，并且在处理复杂流形数据上的优越性较强。

关键词：自然邻居,反向最近邻,代表点,局部密度,聚类