Python密度聚类 最近在Science上的一篇基于密度的聚类算法《Clustering by fast search and find of density peaks》引起了大家的关注(在我的博文“论文中的机器学习算法——基于密度峰值的聚类算法”中也进行了中文的描述)。于是我就想了解下基于密度的聚类算法，熟悉下基于密度的聚类算法与基于距离的聚类算法，如K-Means算法之间的区别。 基于密度的聚类算法主要的目标是寻找被低密度区域分离的高密度区域。与基于距离的聚类算法不同的是，基

密度距离矩阵优化聚类算法python实现(Python implementation of density distance matrix optimization clustering algorithm)

python实现密度峰值聚类 及相关测试数据机(Python realizes density peak clustering)

基于密度的聚类算法----DBSCAN算法的代码实现python(Density-based clustering algorithm----Code Implementation of DBSCAN Algorithms)