改进的密度峰值聚类算法R-CFSFDP提升复杂数据聚类准确性

"这篇论文研究名为'基于密度比例的密度峰值聚类算法'(CFSFDP)的改进版本，R-CFSFDP。CFSFDP是一种基于密度的聚类算法，它在处理非球形分布的数据时表现出优势，如聚类速度快和参数调节较少。然而，当类簇间密度差异较大时，CFSFDP可能难以识别密度较小的类簇，导致聚类精度下降。 传统的CFSFDP通过快速搜索和找到密度峰值来划分数据，但这种策略对于密度对比悬殊的数据集可能存在局限。R-CFSFDP在此基础上引入了密度比例的概念，即通过计算每个样本的密度与其邻域内的最高密度点的比例，提高了对低密度类簇的敏感性。这样做的目的是增强算法对复杂数据集的处理能力，确保即使在类簇间密度差异明显的场景下，也能更准确地定位和识别类簇中心。 实验部分，作者使用了9个常用的数据集，包括2个人工合成数据集和7个UCI数据集，对R-CFSFDP进行了评估。结果显示，相比于CFSFDP，R-CFSFDP在处理类簇形状复杂和密度差距大的数据时，能够提供更清晰、易确定的类簇中心，从而显著提升聚类的准确性。这表明R-CFSFDP在实际应用中具有更高的性能，特别是在需要处理各种复杂数据结构的情境下。 这篇论文主要贡献在于提出了一种增强型的密度聚类算法，通过引入密度比例的概念，解决了类簇间密度差异导致的传统算法性能下降的问题，为无监督聚类分析提供了一种更有效的方法，特别是在处理具有挑战性的数据集时。此外，研究还展示了理论方法与实践效果的结合，强调了在实际工程和科学研究中的重要性。"