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2、nsity peaks算法介绍算法介绍Clustering by fast search and find of density peaks算法介绍算法介绍123Clustering by fast search and find of density peaks聚类中心选取聚类中心选取Clustering by fast search and find of density peaks聚类中心选取聚类中心选取Clustering by fast search and find of density peaks聚类过程聚类过程类簇中心找到后，剩余的每个点被归属到它的有更高密度的最近邻所属类簇。

3、类簇分配只需一步即可完成，不像其它算法要对目标函数进行迭代优化。Clustering by fast search and find of density peaks算法存在的问题算法存在的问题下图中的图B（决策图）对确定聚类中心具有决定性作用，但是，对聚类中心的选取需要人为干预，而且其中包含了主观因素，不同的人可能选择不同的点作为聚类中心。决策图中聚类中心难以确定的例子Clustering by fast search and find of density peaks算法优化算法优化Clustering by fast search and find of density peaks算法存

4、在的问题算法存在的问题按照原文的聚类方法，一些分散的“离群点”也会被“强制”分到类簇当中，造成聚类后类簇边界不清晰，影响聚类效果。Clustering by fast search and find of density peaks算法优化算法优化Clustering by fast search and find of density peaks聚类结果展示聚类结果展示不区分cluster halo的聚类结果Clustering by fast search and find of density peaks聚类结果展示聚类结果展示区分cluster halo的聚类结果Clustering by fast search a

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