密度峰值聚类算法改进

通过引用和[2]可以了解到，密度峰值聚类算法是一种用于聚类分析的算法。其中，针对密度峰值聚类算法的改进，引用提出了一种基于加权K近邻的改进密度峰值聚类算法。该算法将最近邻算法的思想引入密度峰值聚类算法，重新定义并计算了各数据点的局部密度，并通过权值斜率变化趋势来判别聚类中心临界点。通过在人工数据集上进行实验，该算法在聚类效果上取得了较好的结果。

而密度峰值聚类算法（DPC算法）是由Rodriguez等于2014年提出的一种快速搜索和寻找密度峰值的聚类算法。这个算法假设了两个重要的假设，具体内容可以参考引用。

综上所述，引用提出的基于加权K近邻的改进密度峰值聚类算法与DPC算法都是密度峰值聚类算法的改进方法。它们通过引入不同的思想和技术来提高聚类的准确性和效率。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [基于加权K近邻的改进密度峰值聚类算法](https://download.csdn.net/download/weixin_38544625/18269285)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [密度峰值聚类算法(DPC)](https://blog.csdn.net/weixin_45317919/article/details/121472851)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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