[发明专利]一种基于预筛选的密度峰值聚类方法及系统

摘要

本发明提出一种基于预筛选的密度峰值聚类方法及系统，主要解决原密度峰值聚类算法计算复杂度较高的问题。本发明包括以下步骤：1.用一种新的筛选方法尽可能去除不可能成为聚类中心的数据点；2.利用决策图方法，在筛选剩余的数据集上进行聚类中心的选择；3.用“最近邻”算法分配剩下的点；该方法不仅能够有效降低密度峰值算法的计算复杂度，同时具有和原密度峰值算法一样良好的聚类效果。

主权项

1.一种基于预筛选的密度峰值聚类方法及系统，其特征在于，利用预筛选的方法去除不可能成为聚类中心的点，然后在筛选保留的数据集上进行聚类中心的选取，再分配剩余的点，得出聚类结果，该方法具体包括：步骤1：将数据点按照规律映射到不同的圆内；步骤2：统计每个圆的密度，根据比例去除密度稀疏的圆中点，筛选保留在密度较大圆中的点，形成新的数据集；步骤3：在新的数据集上构造相似度矩阵dij；步骤4：利用计算新数据集中每个数据点的局部密度ρ_i；步骤5：利用计算新数据集中每个数据点的距离属性δ_i；步骤6：根据上述求出的局部密度属性ρi和距离属性δi，绘制决策图，取两个属性值都高的数据点作为新数据集的聚类中心；步骤7：将剩余点归于密度等于或者高于当前点的最近点一类；步骤8：得出聚类结果。