DENCLUE算法在处理复杂数据集时如何确定密度吸引点，并与DBSCAN和OPTICS算法在处理噪声和孤立点方面有何不同？

DENCLUE算法通过数据点的影响函数来模拟数据空间的整体密度分布，并寻找这个密度函数的局部最大值点，即密度吸引点。这些点代表了数据中的自然簇中心，算法通过步进式爬山过程将数据点分配到相应的簇中。DENCLUE算法对噪声和孤立点不敏感，因为它不是基于硬性阈值来决定簇的边界，而是基于密度函数的连续性。

参考资源链接：[DENCLUE：基于密度分布的聚类算法解析](https://wenku.csdn.net/doc/1cm7iq2kmd?spm=1055.2569.3001.10343)

与DENCLUE相比，DBSCAN算法通过确定每个点的ε邻域内包含的最小点数来识别核心对象，然后通过核心对象连接其他边界点来形成簇。DBSCAN算法能够识别出任意形状的簇，并且对噪声和孤立点相对宽容，但它需要人为设定两个参数：ε和最小点数，且对这两个参数的设置非常敏感。

OPTICS算法是对DBSCAN的改进，它通过计算邻域半径内每个点的可达性来形成聚类顺序，并不需要预先设定ε值和最小点数，通过引入一个参数来决定簇的最小密度。OPTICS可以识别出具有不同密度的簇，且对参数的选择具有更大的灵活性，但结果需要进一步的后处理来识别簇。

总结来说，DENCLUE通过模拟数据空间的密度分布来寻找密度吸引点，DBSCAN基于核心对象和ε邻域来识别簇，而OPTICS通过聚类顺序和参数设置的灵活性来处理簇的识别。三者均对噪声和孤立点具有一定的容忍度，但在参数设定、簇的识别和处理噪声方面各有特点和适用场景。

参考资源链接：[DENCLUE：基于密度分布的聚类算法解析](https://wenku.csdn.net/doc/1cm7iq2kmd?spm=1055.2569.3001.10343)