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密度聚类
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DPC算法的经典实现过程,包含元数据集、决策图以及2维条线下密度聚类
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handle dpc rx functions.
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快速搜索和寻找密度峰值的聚类(clustering by fast search and find of density peaks),简称密度峰值聚类(density peaks clustering,DPC)算法,该算法的优点为:不需要事先指定类簇数;能够发现非球形类簇;只有一个参数需要预先取值。
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基于密度峰值的聚类算法全称为基于快速搜索和发现密度峰值的聚类算法(clustering by fast search and find of density peaks, DPC)。它是2014年在Science上提出的聚类算法,该算法能够自动地发现簇中心,实现任意形状数据的高效聚类。 该算法基于两个基本假设:1)簇中心(密度峰值点)的局部密度大于围绕它的邻居的局部密度;2)不同簇中心之间的距离相
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我不太会用matlab,这就是一个用过来实现DPC的算法
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Rodriguez A, Laio A. Clustering by fast search and find of density peaks[J]. Science, 2014, 344(6191): 1492-1496.基于这篇文章实现的最基本的密度聚类的算法密度峰值聚类py代码
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