扩展快速搜索聚类算法：宽泛密度簇，无密度峰
数据结构与算法
2015-05-22 v1
摘要
CFSFDP（通过快速搜索和发现密度峰聚类）是近年来提出的基于密度的聚类算法。与 DBSCAN 相比，它需要更少的参数，且因非迭代而计算代价低。Alex 等人已通过许多应用展示了其功效。然而，当一个簇存在多个密度峰（我们称之为“无密度峰”）时，CFSFDP 表现不佳。本文受层次聚类算法 CHAMELEON 思想的启发，提出 CFSFDP 的扩展 E_CFSFDP，以适应更多应用。具体而言，我们首先利用原始 CFSFDP 生成初始簇，然后在第二阶段合并子簇。我们在多个具有“无密度峰”的数据集上执行了该算法。实验结果表明，由于突破了数据集的严格限制，我们的方法优于原始方法。
引用
@article{arxiv.1505.05610,
title = {Extended fast search clustering algorithm: widely density clusters, no density peaks},
author = {Wenkai Zhang and Jing Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:1505.05610},
year = {2015}
}
备注
18 pages, 10 figures, DBDM 2015