一个ppt很好讲解了density peak算法的要义：https://pan.baidu.com/s/1oCR-gF1o1kfV-L7HnIa8og
算法来源自论文：Clustering by fast search and find of density peaks https://pan.baidu.com/s/1SqUg0PLl8IB-jLyZZqiXYw，其简洁有效连Science都发表此文。
 
基本思想是找能作为簇中心点的强特征：密度高，相邻点密度更低，离其他密度高的点距离远
优势是算法非常通用：只需要计算两点之间的距离（且不用像k-means那样迭代多次计算），而且适应非圆球状的聚类问题

计算：1）密度特征：邻域密度，2）距离特征：离有更高密度的点的距离

极限情况下，全局密度最高点的距离特征使用极限距离，即对它而言能达到的最大距离

举例，很好地区分中心点，离群点和普通节点：

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