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）算法：该算法通过寻找高密度区域来进行聚类，可以有效地处理噪声和离群点。

2. OPTICS（Ordering Points To Identify the Clustering Structure）算法：该算法可以用于发现任意形状的聚类结构，并且可以自适应地调整聚类结果的密度阈值。

3. DENCLUE（DENsity-based CLUstering）算法：该算法基于局部密度来进行聚类，可以发现任意形状的聚类结构。

4. CURE（Clustering Using Representatives）算法：该算法通过将数据集分成多个子集，并通过代表点来表示每个子集来进行聚类，可以有效地处理大数据集。

5. DBCAN+（DBSCAN+）算法：该算法是对DBSCAN算法的改进，通过引入基于距离的密度阈值和半径修正参数来提高聚类的准确性和鲁棒性。