密度峰值聚类算法源码 CFSFDP

资 源 简 介

密度峰值聚类算法源码 CFSFDP

详 情 说 明

密度峰值聚类算法（CFSFDP）是一种基于数据点局部密度和相对距离的聚类方法，其核心思想是检测数据集中密度较高的区域，并通过决策图确定聚类中心。

### 算法原理 局部密度计算：对于每个数据点，计算其周围邻域内的密度。通常使用截断距离或高斯核函数来定义密度。 相对距离测量：对于每个点，找出比其密度更高且距离最近的点作为“最近更高密度邻居”。 决策图构建：以密度为纵轴、相对距离为横轴绘制决策图，选取高密度且远离其他高密度点的数据作为聚类中心。 簇分配：非中心点被分配到其最近更高密度邻居所属的簇中。

### 源码实现要点 密度计算优化：可采用KD树或球树加速近邻搜索，减少计算复杂度。 决策阈值自适应：可通过观察决策图的“拐点”自动选取聚类中心，减少人工干预。 边界处理：针对噪声点或边界模糊情况，可引入截断阈值过滤低密度点。

### 测试数据应用 人工数据集：适用于验证算法在合成数据（如球形簇、非凸簇）上的表现。 UCI数据集：通过真实数据（如Iris、Wine）评估算法的泛化能力和聚类精度。

该算法的优势在于无需预设簇数，但对密度定义和距离阈值敏感，实际应用时需结合数据特性调整参数。