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密度峰值聚类算法优化研究及其在社区发现上的应用
摘要
密度峰值聚类算法具有不需要预先设定簇的个数、所需要的参数少、可获得
任意形状簇等优势，但也存在需要在决策图上手动选取聚类中心，在簇密度不均
匀数据集上聚类效果差，分配方式容易引起一个样本点被错误分配将导致大量样
本点被错误分配的连锁反应等问题。针对上述缺陷，本文提出改进算法并将密度
峰值聚类算法应用于复杂网络社区发现中。主要研究工作如下：
（1）针对上述密度峰值聚类算法的缺陷，提出一种基于互近邻和标签传播
的密度峰值聚类算法。
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