主密度峰聚类算法

复杂形状聚类不失真

针对多峰和复杂形状数据，以峰有向图为核心，从密度峰中识别真实簇心并分配每个数据点，同时利用卫星峰衰减抵抗干扰。

Guan, Junyi · 李胜 · 何熊熊 · 陈佳佳

Information Sciences 2023

参数信息

数据集规模

1.5 M

技术优势

多峰簇也能找对中心

新的中心假设让 MDPC+ 可检测出每个簇的最高密度峰作为主密度峰，即使簇内存在多个密度峰。

只需 kNN 距离

输入规模从全部成对距离降为 k 近邻距离，大幅减少计算量，适合大规模数据集。

不被卫星峰带偏

内置卫星峰衰减技术，可压制非中心的密度峰对聚类的干扰。

应用场景

• 大规模数据聚类：用 kNN 距离替代全距离，让百万级样本的聚类在单机可行。
• 复杂形状数据挖掘：对任意形状簇给出正确的中心与分配，不必假设凸性或相似大小。