基于密度峰值的聚类算法全称为基于快速搜索和发现密度峰值的聚类算法(clustering by fast search and find of density peaks, DPC)。它是2014年在Science上提出的聚类算法，该算法能够自动地发现簇中心，实现任意形状数据的高效聚类。
该算法基于两个基本假设：1）簇中心（密度峰值点）的局部密度大于围绕它的邻居的局部密度；2）不同簇中心之间的距离相对较远。为了找到同时满足这两个条件的簇中心，该算法引入了局部密度的定义。
2022-10-05 18:05:55
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密度峰值聚类不需要事先指定类簇数；能够发现非球形类簇；只有一个参数需要预先取值。快速搜索和寻找密度峰值的聚类(clustering by fast search and find of density peaks)，简称密度峰值聚类
2022-02-03 12:05:15
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Clustering by fast search and find of density peaks，外文翻译，密度峰值聚类算法
2021-12-06 12:57:14
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快速搜索和寻找密度峰值的聚类(clustering by fast search and find of density peaks)，简称密度峰值聚类(density peaks clustering，DPC)算法，该算法的优点为：不需要事先指定类簇数；能够发现非球形类簇；只有一个参数需要预先取值。
2021-11-15 20:06:03
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