密度峰值聚类算法：非球形识别与快速搜索

"《外文翻译_快速搜索和发现密度峰聚类算法.pdf》是一篇关于聚类分析领域的研究论文，作者是Alexandre et al.。该论文提出了Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks (简称DFPD)算法，这是一种创新的聚类方法，不同于传统的K-means和K-medoids算法，它不依赖于预先设定的簇数量，也不受数据形状和空间维度的限制。 DFPD的核心思想是识别那些具有高密度且与周围低密度点有明显分离的数据点作为聚类中心。这种算法的优势在于能直观地进行聚类数量的增加，同时自动识别并剔除异常值。聚类过程不再受限于球形簇的假设，而是能够处理任意形状的簇，适应更广泛的应用场景，如天文学、生物信息学、文献计量学和模式识别等。 与其他基于密度的方法，如DBSCAN和Mean-shift，相比，DFPD避免了选择阈值的难题，因为它不是简单地基于密度阈值来划分数据，而是通过数据点局部密度的最大值来确定聚类中心。这使得聚类过程更为稳定，对噪声和复杂数据集的处理更为有效。然而，尽管DFPD在效率上有所提升，但它同样依赖于计算密集型的局部密度评估，对于大规模数据集可能面临一定的计算成本。 论文通过多个测试案例展示了DFPD算法的有效性和优越性，证明了其在实际应用中的实用价值。这篇翻译文章为聚类分析领域提供了一个新颖且实用的工具，特别适合处理非球形簇和复杂数据结构的问题，是理解现代数据挖掘技术的重要参考资料。"