加权K近邻改进的密度峰值聚类算法

"这篇论文提出了一种基于加权K近邻的改进密度峰值聚类算法，旨在解决原密度峰值聚类算法在处理不均匀分布数据集时的效果不佳以及聚类中心选择缺乏可靠标准的问题。通过对局部密度的重新定义和计算，结合权值斜率变化趋势判断聚类中心，该改进算法在实验中表现出优于原密度峰值聚类、K-means和DBSCAN算法的性能。" 正文: 在数据挖掘领域，聚类是核心任务之一，用于发现数据集中的自然群体或模式。传统的聚类算法如K-means在处理球形簇或者密度均匀的数据集时表现出色，但当面对非凸形状或密度不均的数据时，其性能往往下降。密度峰值聚类算法(Density Peaks Clustering)作为一种新颖的聚类方法，以其简单且无需频繁迭代的优势受到关注。然而，原算法的局限性在于仅考虑全局密度结构，无法很好地处理数据分布不均匀的情况，且选择聚类中心的依据不够严谨。 针对这些问题，该论文提出了一种基于加权K近邻(Weighted K-Nearest Neighbors, wKNN)的改进密度峰值聚类算法。在原算法的基础上，引入最近邻的思想，这有助于更好地理解和捕捉数据点的局部特性。算法的关键在于重新定义和计算每个数据点的局部密度，不再单纯依赖于邻域内的点数量，而是考虑了邻域内点的相对距离，即通过加权的方式来评估密度。此外，论文还引入了权值斜率变化趋势来判断聚类中心的临界点，这为识别具有高密度且周围低密度的点提供了更为准确的依据。 实验部分，论文在人工数据集和UCI真实数据集上对比了改进算法与原密度峰值聚类、K-means和DBSCAN算法。实验结果表明，改进的wKNN密度峰值聚类算法在处理密度不均匀数据集时能有效地完成聚类任务，不仅能够发现任意形状的簇，而且在聚类精度、召回率和F1分数等性能指标上普遍优于其他三种算法，验证了改进算法的有效性和优越性。 这种基于加权K近邻的改进策略为解决复杂数据集的聚类问题提供了新的思路，对于实际应用中的数据挖掘任务，尤其是在面对非结构化或异质性数据时，这种改进算法有望提供更优的聚类结果。未来的研究可以进一步探索如何优化权重分配方式，以及在更大规模和更复杂数据集上的表现。