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近期要研究聚类算法，便把sci14年的那篇找了出来，实现了一遍，并且进行了优缺点的总结和改进。附代码，详细叙述如下。 sci14年发表的聚类算法是一篇经典的算法，它的主要思想是：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。 它寻找类中心主要是求两个值：密度阈值rou和中心点的距离deta，求得方法可根据论文提示中来。求出那两个参

聚类算法中的实验部分最近到了论文的收尾部分，要开始做实验。 起初以为实验部分最简单了，就拿着数据跑一跑，记录结果，画图。直到自己真的做了，才发现里面要注意的特别多，根本不是一间容易事。 我们做实验一般分为两种：人工数据集和现实数据集。现实数据集怎么弄，自己找呗。起初老师让我们找数据，既要数据量大的，又要维数高的。搜索很久，才找到一个免费的数据集网址。http://archive.ics.uci.