15、密度聚类算法详解

密度聚类算法详解

1. 密度聚类简介

密度聚类方法能够发现任意形状的聚类，尤其适用于处理形状不规则的数据集。这类算法通过定义聚类为由低密度区域分隔的密集区域，从而能够有效地识别形状各异且可能含有噪声的聚类。相比于传统的基于距离的聚类算法，密度聚类算法更加灵活，能够处理非球形分布的数据点。

1.1 密度聚类的核心思想

密度聚类的核心思想是通过密度达到的连通性来定义聚类。具体来说，如果一个点周围有足够的邻居点（即密度较高），并且这些邻居点之间也是互连的，那么这些点就被认为属于同一个聚类。这种基于密度的定义使得算法能够自动识别不同形状和大小的聚类，而不需要预先指定聚类的数量。

1.2 密度聚类的优点

• 发现任意形状的聚类 ：密度聚类算法不受限于聚类的几何形状，可以识别任意形状的聚类。
• 处理噪声能力强 ：通过设定密度阈值，密度聚类算法能够有效过滤掉噪声点，避免它们影响聚类结果。
• 无需预先指定聚类数量 ：与k-means等算法不同，密度聚类算法不需要事先知道聚类的数量。

1.3 密度聚类的局限性

• 不适合高维数据 ：在高维空间中，数据点往往是稀疏分布的，这使得密度聚类算法难以有效工作。
• 参数选择敏感 ：密度聚类算法的效果高度依赖于参数的选择，如最小点数和半径等参数的设置。