Halo DPC算法结合了DPC的质心检测、DBSCAN的密度连通性和SCAN的网络结构相似性。通过DPC找出边界点，使用SCAN进行核心节点分析，再借助DBSCAN建立密度连通性网络。算法流程包括三个步骤：DPC找边界点，SCAN确定核心节点与边界网络，DBSCAN处理边界网络以形成最终聚类。该算法适用于复杂场景的聚类分析。
论文：HaloDPC: An Improved Recognition Method on Halo Node for Density Peak Clustering Algorithm
这个算法将DPC的质心检测、DBSCAN的密度连通性、SCAN的网络结构相似性三个优点发扬光大:-)
DPC聚类算法，可以阅读 https://www.cnblogs.com/kailugaji/articles/11379198.html
DBSCAN在 https://blog.youkuaiyun.com/huacha__/article/details/81094891 这个博客讲得简单易懂
SCAN算法，可以阅读：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36334618/article/details/107656862
妈耶，这个算法可太绕了吧，而且只有这个图来讲解整个算法流程（图中红字不准确，以黑字文本为准）
Step1用的DPC，step2用的SCAN，step3用的DBSCAN
Step1：用DPC找到所有边界点，放到一个数组中HaloNode；
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