density peak聚类算法
2024-10-19 11:11:33
一个ppt很好讲解了density peak算法的要义:https://pan.baidu.com/s/1oCR-gF1o1kfV-L7HnIa8og
算法来源自论文:Clustering by fast search and find of density peaks https://pan.baidu.com/s/1SqUg0PLl8IB-jLyZZqiXYw,其简洁有效连Science都发表此文。
基本思想是找能作为簇中心点的强特征:密度高,相邻点密度更低,离其他密度高的点距离远
优势是算法非常通用:只需要计算两点之间的距离(且不用像k-means那样迭代多次计算),而且适应非圆球状的聚类问题
计算:1)密度特征:邻域密度,2)距离特征:离有更高密度的点的距离
极限情况下,全局密度最高点的距离特征使用极限距离,即对它而言能达到的最大距离
举例,很好地区分中心点,离群点和普通节点:
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