Clustering by fast search and find of density peaks总结
2017-02-09 20:35
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Clustering by fast search and find of density peaks 是发表在science14年上的对kmeans的改进版本,其思想如下:
在聚类中,类中心往往是密度较大,而且离其他类中心较远的点。先通过找到类中心,再将其他点归并到最近的类中心即可,不需要通过多次迭代来寻找聚类中心。
1.在程序中需要指定距离r,或者以某个r为半径能够圈住样本点的1%-2% 的r作为半径。
2.以r为半径求每一个出样本点的密度rho,然后对密度进行排序。
3.排序后对于每个样本点,找出比他密度大的点集中与离它距离最近的点的距离。以此类推计算出所有点与与他最近点的距离。
4.选取密度和距离都大的点作为质心。
5.将剩余点按照距离最近归入各个质心所在的类中。
在聚类中,类中心往往是密度较大,而且离其他类中心较远的点。先通过找到类中心,再将其他点归并到最近的类中心即可,不需要通过多次迭代来寻找聚类中心。
1.在程序中需要指定距离r,或者以某个r为半径能够圈住样本点的1%-2% 的r作为半径。
2.以r为半径求每一个出样本点的密度rho,然后对密度进行排序。
3.排序后对于每个样本点,找出比他密度大的点集中与离它距离最近的点的距离。以此类推计算出所有点与与他最近点的距离。
4.选取密度和距离都大的点作为质心。
5.将剩余点按照距离最近归入各个质心所在的类中。
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