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針對密度峰值聚類算法（ Density Peaks（ Clustering，DPC）需要人為指定截斷距離d，以及局部密度定義簡單和一步分配策略導致算法在復雜數據集上表現不佳的問題，提出了一種基于自然最近鄰的密度峰值聚類算法（ Density Peaks Clusteringbased on Natural Nearest Neighbor，NNN-DPC）。該算法無需指定任何參數，是一種非參數的聚類方法。該算法首先根據自然最近鄰的定義，給出新的局部密度計算方法來描述數據的分布，揭示內在的聯系;然后設計了兩步分配策略來進行樣本點的劃分。最后定義了簇間相似度并提岀了新的簇合并規則進行簇的合并，從而得到最終聚類結果。實驗結果表明，在無需參數的情況下，NNN-DPC算法在各類數據集上都有優秀的泛化能力，對于流形數據或簇間密度差異大的數據能更加準確地識別聚類數目和分配樣本點。與DPC、FKNN-DPC（ Fuzzy Weighted K- nearest Density Peak Clustering）以及其他3種經典聚類算法的性能指標相比， NNN-DPC算法更具優勢。
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