L-DP：解决复杂形状聚类的混合密度峰算法

L-DP: 混合密度峰聚类方法是一篇研究论文，针对密度峰值(Density Peaks, DP)聚类算法在处理复杂数据集时的局限性进行了深入探讨。原始的DP算法虽然在非凸形簇的数据集上表现良好，但当集群形状非常复杂时，它可能无法找到最优的聚类结构，特别是对于任意形状的集群识别存在挑战。为了改进这一问题，本文提出了L-DP（Leader-assisted Density Peaks）方法，这是一种结合了密度峰值聚类与领导聚类策略的新型混合算法。 L-DP的核心思想是利用两种聚类策略的优势互补。在密度峰值聚类中，数据点根据其邻域密度和自身相对高度被分为核心、边界的和噪声点。而在领导聚类中，每个簇的中心由具有最高相对密度和足够距离优势的“领导者”确定，这些领导者能够更好地捕捉任意形状的集群。L-DP首先通过DP算法对数据进行初步聚类，然后利用领导者点来调整和优化聚类结构，确保即使是最复杂的集群也能得到准确的边界定义和内部结构。 实验部分，作者在合成数据集上展示了L-DP相对于原DP聚类方法在处理各种形状簇时的有效性和适应性。结果显示，L-DP能够更有效地识别出各种复杂形状的集群，证明了其在解决非标准聚类问题上的优越性。在实际世界的数据集测试中，L-DP展现出与当前最先进的聚类算法相当甚至更好的性能，特别是在处理具有挑战性的数据集时，其稳健性和准确性得到了验证。 总结来说，L-DP通过融合密度峰值聚类的局部特性与领导聚类的全局视野，成功地解决了非凸形和复杂形状集群的聚类问题，为高维度和非结构化数据的聚类分析提供了一种新的有效工具。这一研究不仅扩展了密度峰值聚类的应用范围，也为后续的混合聚类算法设计提供了有价值的参考。