基于密度峰值聚类的阵型识别算法

摘要：

针对RoboCup2 D足球仿真中阵型识别问题，提出了使用一种基于密度峰值聚类的机器学习算法来识别阵型。该算法是根据坐标点与坐标点之间的距离计算与第i个点之间的距离小于截断距离的个数，并对个数进行顺序排列，寻找被低密度区域分离的高密度区域，得到聚类中心。算法核心是对聚类中心的刻画以及数据的选取。聚类中心本身的密度大，被密度均不超过它的邻居所包围，与其他密度更大的数据点之间的“距离”相对更大。对有效数据进行聚类的仿真结果表明，该算法将数据聚类成3类，通过阵型读取显示文件证实了聚类结果的正确性，同时也印证了对球队中前锋、中锋、后卫的区域的定义。

关键词：RoboCup2 D、阵型、密度峰值聚类、机器学习

所属期刊栏目：29

分类号：TP3-0(计算技术、计算机技术)

资助基金：安徽省教育厅、财政厅局级高校自然科学研究重大项目KJ2014ZD05

在线出版日期：2016-06-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：38-42