基于连通性的三支密度峰值聚类算法

为了解决密度峰值聚类算法选择密度峰值点困难以及误分配的问题，基于流形的连通性，提出了一种改进的密度峰值聚类算法。通过使用三支密度峰值聚类算法，得到初始聚类结果与簇的边界点，根据这些边界点之间的连通性判断初始聚类之间的连接情况，并利用这些信息进行聚类结果融合。重复上述过程，每次迭代中在剩余数据里寻找密度峰值候选点，并将其纳入聚类过程，得到一种对流形数据友好的聚类算法。结果表明，所提算法在人工数据集和真实数据集上均有较好的表现，聚类准确度相较现有算法更高。基于连通性的三支密度峰值聚类算法可以在不计算路径距离的前提下，有效识别流形数据，大大降低了计算成本。