《表3 ARI指标：一种改进节点凝聚度的密度峰值聚类算法》

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《一种改进节点凝聚度的密度峰值聚类算法》

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为了分析聚类结果的差异性，在聚类中选择了两个指标进行结果分析:调整后的兰德指数（ARI）和F-measure（F1）.ARI和F1的值越大，就越接近真实的聚类效果．同时，表2、表3分别列出了聚类结果下的F1和ARI的值．IA-DPC算法在这9个数据集的聚类过程中，γ取值会对重要度产生影响进而对该聚类算法聚类性能产生影响，用更直观的可视化展示其影响结果．