聚类中心的快速搜索密度峰值聚类算法

资 源 简 介

聚类中心的快速搜索密度峰值聚类算法

详 情 说 明

密度峰值聚类算法是一种基于数据点局部密度和相对距离来自动识别聚类中心的创新方法。该算法的核心思想在于：真正的聚类中心同时具备高局部密度和远离其他更高密度点的特性。

算法特点 自动识别中心：通过计算每个数据点的局部密度（通常用高斯核或截断距离统计邻域内点数）和最小高密度距离（与更高密度点的最小距离），形成决策图来自动选择中心点。 快速搜索优化：传统方法需计算所有点对距离，改进方案通过KD树或球树加速邻域搜索，降低时间复杂度至接近O(n log n)。 非参数化：无需预设聚类数量，依赖数据本身的分布特性，适合复杂形状的簇。

应用场景 生物信息学中的基因表达数据分析 图像分割与异常检测 高维数据降维后的聚类分析

该算法通过模拟物理中的密度峰值现象，为无监督学习提供了更接近人类直觉的聚类划分方式。