在应用DENCLUE算法进行密度聚类时，如何准确地确定密度吸引点？此外，与DBSCAN和OPTICS相比，在处理含有噪声和孤立点的数据集方面，DENCLUE算法有哪些优势和不足？

DENCLUE算法通过计算数据点的影响函数来确定密度吸引点，这些点是全局密度函数的局部最大值。影响函数描述了数据点在邻域内的影响力，通过累加所有数据点的影响函数，可以得到全局密度函数。算法通过迭代过程，从数据点出发，沿着梯度最大的方向移动到最近的密度吸引点，将数据点分配到对应的簇中。

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)

DENCLUE算法相较于DBSCAN和OPTICS，在处理噪声和孤立点方面有其独特之处。由于DENCLUE是基于密度函数的局部最大值来进行聚类，它对噪声和孤立点不敏感，因为这些点往往不会成为密度函数的局部最大值。而DBSCAN算法则需要设定一个密度阈值ε和最小点数来定义核心对象，对于密度差异较大的区域或者噪声点较多的数据集，DBSCAN可能无法很好地识别出簇的边界，且对于边界点的处理较为模糊。OPTICS算法是对DBSCAN算法的改进，它能够提供一个关于点排序的视图，从而识别出集群结构，但它仍然依赖于用户指定的参数来确定簇的结构，而且对于大规模数据集的计算代价较高。

然而，DENCLUE算法在计算全局密度函数和寻找局部最大值时可能会比DBSCAN和OPTICS消耗更多的计算资源，尤其是在数据点数量非常大时。因此，在实际应用中，选择何种算法还需根据数据集的大小、噪声情况和计算资源等因素综合考虑。

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)