Clustering by fast search and find of density peaks总结

Posted 2022-12-13 yc..

Clustering by fast search and find of density peaks　是发表在science14年上的对kmeans的改进版本，其思想如下：
在聚类中，类中心往往是密度较大，而且离其他类中心较远的点。先通过找到类中心，再将其他点归并到最近的类中心即可，不需要通过多次迭代来寻找聚类中心。
１．在程序中需要指定距离r，或者以某个r为半径能够圈住样本点的１％－2%　的r作为半径。
２．以r为半径求每一个出样本点的密度rho，然后对密度进行排序。
３．排序后对于每个样本点，找出比他密度大的点集中与离它距离最近的点的距离。以此类推计算出所有点与与他最近点的距离。
４．选取密度和距离都大的点作为质心。
５．将剩余点按照距离最近归入各个质心所在的类中。