基于改進粒子群的密度聚類算法混合矩陣估計

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摘  要：

針對混合矩陣估計算法中傳統(tǒng)的噪聲環(huán)境下基于密度的空間聚類（density-based spatial clustering of applications with noise， DBSCAN）算法需要人為設定鄰域半徑以及核心點數(shù)這一問題，提出雙約束粒子群優(yōu)化（double constrained particle swarm optimization， DCPSO）算法，對DBSCAN算法的鄰域半徑參數(shù)進行尋優(yōu)，將得到的最優(yōu)參數(shù)作為DBSCAN算法的參數(shù)輸入，然后計算聚類中心，完成混合矩陣估計。（剩余18417字）