基于密度峰值聚类的阵型识别算法

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摘要：针对RoboCup2D足球仿真中阵型识别问题,提出了使用一种基于密度峰值聚类的机器学习算法来识别阵型。该算法是根据坐标点与坐标点之间的距离计算与第i个点之间的距离小于截断距离的个数,并对个数进行顺序排列,寻找被低密度区域分离的高密度区域,得到聚类中心。算法核心是对聚类中心的刻画以及数据的选取。聚类中心本身的密度大,被密度均不超过它的邻居所包围,与其他密度更大的数据点之间的＂距离＂相对更大。对有效数据进行聚类的仿真结果表明,该算法将数据聚类成3类,通过阵型读取显示文件证实了聚类结果的正确性,同时也印证了对球队中前锋、中锋、后卫的区域的定义。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/98161A/201602/669003677.html

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关键词：机器学习算法 cqvip 数据的选取 大家共享 学习算法 RoboCup2D 阵型 密度峰值聚类 机器学习