基于改进粒子群的密度聚类算法混合矩阵估计

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摘  要：

针对混合矩阵估计算法中传统的噪声环境下基于密度的空间聚类（density-based spatial clustering of applications with noise， DBSCAN）算法需要人为设定邻域半径以及核心点数这一问题，提出双约束粒子群优化（double constrained particle swarm optimization， DCPSO）算法，对DBSCAN算法的邻域半径参数进行寻优，将得到的最优参数作为DBSCAN算法的参数输入，然后计算聚类中心，完成混合矩阵估计。（剩余18417字）