顺序密度峰聚类算法

免干预求簇数

通过顺序提取簇的方式自动确定簇数，避免了人工选择聚类中心的干预，适合处理真实世界数据。

侯剑 · Houshen, Lin · 袁华强 · Pelillo, Marcello

Pattern Recognition 2024

技术优势

不用人工选中心

算法从密度峰开始自动生成并扩展初始簇，无需决策图人工点选，消除了人为不确定性。

不用预设簇数

通过顺序剥离策略逐个提取簇，自动得到簇的总数，避开了难以准确估计簇数的问题。

适合真实数据

对高斯分布的簇有良好效果，在大量合成和真实数据集上的实验以及与现有算法的对比验证了其有效性。

应用场景

• 模式识别：自动聚类，省去人工确定簇数的预处理步骤。
• 无监督学习：无需标签即可自动发现数据内在簇结构。
• 数据挖掘：在大规模数据上快速提取簇，辅助探索性分析。