基于密度的聚类算法有哪些

基于密度的聚类算法主要有以下几种：

1. DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）：DBSCAN 算法将数据点分为核心点、边界点和噪声点三类，并通过密度可达性将核心点和边界点聚成簇，噪声点则单独处理。DBSCAN 算法具有不受初始值影响、能够处理任意形状的簇、能够识别噪声点等优点。

2. OPTICS（Ordering Points To Identify the Clustering Structure）：OPTICS 算法是 DBSCAN 算法的扩展，通过构建最小生成树来描述数据的聚类结构，克服了 DBSCAN 算法需要设置距离阈值的缺点。

3. DENCLUE（DENsity CLUstering）：DENCLUE 算法是一种基于核密度估计的聚类方法，将数据点看作一个概率密度函数，通过发现密度高的区域来聚类。

4. HDBSCAN（Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）：HDBSCAN 算法是一种层次聚类算法，通过构建一棵聚类树来实现聚类，具有自适应性和能够处理不同密度的簇的优点。

5. CURE（Clustering Using Representatives）：CURE 算法是一种基于采样的聚类算法，通过采样数据集中的一部分点作为代表点，聚类代表点来实现聚类，具有可扩展性和能够处理大规模数据的优点。