一种利用k近邻密度支配域代表团的密度峰值聚类方法
利用knn图构建密度支配域,基于密度支配域,应用kmean++**采样代表团。再用高斯核函数和代表团近邻指向关系建立加权高斯域间相似度,最后使用DPC完成聚类。由于英文名Delegations based Weighted-Gaussian DPC,因此命名DWG-DPC。
项目原来的名称是WassDPC,只是因为其相似度计算与wasserstein distance类似,所以才将其命名。其实这样实在不妥,因此才更改名称。项目中的wass_dpc.py是主要算法实现。