近年来,许多聚类算法被提出,但大多数在计算时间上较高或难以发现非凸形状的聚类。CHSMST基于超曲面和最小生成树,首先应用CHS获取初始群集,随后通过最小生成树处理本地密集数据。实验结果显示,CHSMST能识别任意形状的簇,对样本输入顺序不敏感,且随数据集增大,运行时间适度增加。
CHSMST:基于超曲面与最小生成树的聚类方法
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基于局部密度峰值的最小生成树聚类算法
该项目包含使用Matlab实现的基于局部密度峰值的最小生成树(MST)聚类算法(LDP-MST)代码。
文件说明:
LDPMST_OPT.m: 实现LDP-MST算法(对应论文中的算法3)。
LDP_Searching.m: 包含算法1和算法2的实现。
LMSTCLU_OPT.m: 基于MST的聚类算法对局部簇进行聚类,并计算密度峰值。
drawcluster2: 用于可视化聚类结果。
综合数据集pacake: 包含实验中使用的综合数据集。
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