本资源提供了关于密度峰值聚类算法的研究与应用内容，包括源代码和相关文档，适用于数据挖掘和机器学习领域的研究者及学生。
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，该算法的优点在于：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。
简介：DPC（Density Peak Clustering）是一种有效的聚类算法，通过识别数据集中具有高局部密度和大距离的点作为中心点来划分簇。此方法适用于多种类型的聚类问题，尤其擅长处理包含噪声的数据集。
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）是在2014年提出的聚类方法，并在Science期刊上发表。该算法能够自动识别簇中心，从而高效地对任意形状的数据进行分类。其原理建立于两个核心假设之上：一是作为密度峰值点的簇中心拥有比周围邻居更高的局部密度；二是不同簇中心之间的距离相对较远。为了找到符合这两个条件的簇中心，DPC算法定义了局部密度的概念。
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