布谷鸟优化的密度峰值快速搜索聚类算法

摘要：

针对密度峰值快速搜索聚类(Clustering by fast search and find of density peaks,DPC)算法截断距离dc需手动给出的缺陷,提出了布谷鸟优化的密度峰值快速搜索聚类算法(An Improved Cuckoo Search Optimization-based Density Peak Clustering Algorithm,CS-DPC).引入余弦相似度原理,将方向与实际距离相结合,更好区分两类簇中间区域数据点的归属度.选择5个人工数据集和3个标准UCI数据集进行了实验仿真.

关键词：截断距离、聚类中心、密度聚类算法、布谷鸟算法

所属期刊栏目：39

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61472049;吉林省教育厅“十三五”科学技术项目JJKH20181048KJ

在线出版日期：2018-11-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：253-260