Density Peak改进（PCA/KNN）
来源：互联网 发布：java岗位管理制度 编辑：程序博客网 时间：2024/05/18 03:10
参考文献：Study on Density Peaks Based on K-Nearest Neighbors and Principal Component Analysis (KBS2016 C类期刊)
1、改进：
- DPC(Density Peak Clustering)考虑的是数据的全局结构，在计算局部密度
ρ 时未考虑数据的局部特征，因此在目睹不均匀时，DPC效果不好（如Jain数据集） <—-KNN - 当数据是高维时，DPC效果不好、因为在高位数据中有许多维是不相关的，这些不相关的维会使DPC将其当作噪声。维度越高，距离度量会变得越来越没有意义 <—–PCA
2、方法
先使用PCA降维，再根据DPC聚类,
其中，KNN(xi)表示xi的k的最近邻，k=p*N(N表示节点数，p表示percentage)
3、效果
改进后，在flame数据集上，效果明显变好
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