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針對聚類算法的聚類中心選取需要人工參與的問題，提出了一種基于拉普拉斯中心性和密度峰值的無參數(shù)聚類算法（ ALPC）。首先，使用拉普拉斯中心性度量對象的中心性；然后，使用正態(tài)分布概率統(tǒng)計(jì)方法確定聚類中心對象；最后，依據(jù)對象到各個(gè)中心的距離將各個(gè)對象分配到相應(yīng)聚類中心實(shí)現(xiàn)聚類。所提算法克服了算法需要憑借經(jīng)驗(yàn)參數(shù)和人工選取聚類中心的缺點(diǎn)。在人工數(shù)據(jù)集和真實(shí)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與經(jīng)典的具有噪聲的基于密度的聚類方法（ DBSCAN）、密度峰值聚類（DPC）算法以及拉普拉斯中心峰聚類（LPC）算法相比，ALPC具有自動確定聚類中心、無參數(shù)的特點(diǎn)，且具有較高的聚類精度。
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