基于網(wǎng)格的快速搜尋密度峰值的聚類算法優(yōu)化研究

　　CFSFDP是基于密度的新型聚類算法，可聚類非球形數(shù)據(jù)集，具有聚類速度快、實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn)。然而該算法在指定全局密度閾值d時(shí)未考慮數(shù)據(jù)空間分布特性，導(dǎo)致聚類質(zhì)量下降，且無(wú)法對(duì)多密度峰值的數(shù)據(jù)集準(zhǔn)確聚類。針對(duì)以上缺點(diǎn)，提出基于網(wǎng)格分區(qū)的CFSFDP（簡(jiǎn)稱GbCFSFDP）聚類算法。該算法利用網(wǎng)格分區(qū)方法將數(shù)據(jù)集進(jìn)行分區(qū)，并對(duì)各分區(qū)進(jìn)行局部聚類，避免使用全局矗。，然后進(jìn)行子類合并，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)密度與類間距分布不均勻及多密度峰值的數(shù)據(jù)集準(zhǔn)確聚類。兩個(gè)典型數(shù)據(jù)集的仿真實(shí)驗(yàn)表明，GbCFSFDP算法比CFSFDP算法具有更加精確的聚類效果。
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