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来源:互联网 发布:歼二十 知乎 编辑:程序博客网 时间:2024/06/06 13:22
作者(Alex Rodriguez, Alessandro Laio)提出了一种很简洁优美的聚类算法, 可以识别各种形状的类簇, 并且其超参数很容易确定.
算法思想
该算法的假设是类簇的中心由一些局部密度比较低的点围绕, 并且这些点距离其他有高局部密度的点的距离都比较大. 首先定义两个值: 局部密度
其中
对于密度最大的点, 设置
聚类过程
那些有着比较大的局部密度
左图是所有点在二维空间的分布, 右图是以
聚类分析
在聚类分析中, 通常需要确定每个点划分给某个类簇的可靠性. 在该算法中, 可以首先为每个类簇定义一个边界区域(border region), 亦即划分给该类簇但是距离其他类簇的点的距离小于
A图为生成数据的概率分布, B, C二图为分别从该分布中生成了4000, 1000个点. D, E分别是B, C两组数据的决策图(decision tree), 可以看到两组数据都只有五个点有比较大的
最后展示一下该算法在各种数据分布上的聚类效果, 非常赞.
参考文献:
[1]. Clustering by fast search and find of density peak. Alex Rodriguez, Alessandro Laio
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