基于自适应分层共享近邻的密度峰值聚类算法

杜睿山; 芦博瑞; 孟令东; 江南; 张云柏

doi:10.13413/j.cnki.jdxblxb.2024425

吉林大学学报(理学版) ›› 2026, Vol. 64 ›› Issue (2) : 359 -369. DOI: 10.13413/j.cnki.jdxblxb.2024425

基于自适应分层共享近邻的密度峰值聚类算法

杜睿山, 芦博瑞, 孟令东, 江南, 张云柏

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摘要

针对传统密度峰值聚类算法未考虑类簇间密度差异、需预先设定类簇数量以及单一分配策略方面的不足，提出一种基于自适应分层共享近邻的密度峰值聚类算法.首先，通过自适应共享近邻与分层次增加权重的方式计算样本间相似度，重新定义局部密度和相对距离；其次，引入二阶导数识别拐点，并基于拐点信息计算加权三角形面积以自动选取聚类中心；最后，结合相似度矩阵与相对距离进行二次分配以降低链式反应的影响.在9个人工数据集和9个UCI真实数据集上的实验结果表明，该算法在聚类性能上普遍优于密度峰值聚类算法及其改进算法，展现出更高的准确性和鲁棒性，适用于复杂分布数据的聚类分析.