Density Peaks密度峰值聚类算法自动化--平均近邻百分比取密度范围以及outliers探测取聚类中心个数
文章先简单介绍密度峰值聚类算法过程，在聚类过程中详细介绍如何使用平均近邻百分比取密度探测范围，以及后面进行对应的离群值探测。拿一个二维数据举例（上图），对于每一个点，我们计算其到所有其它点的欧几里得距离，取一个密度范围（半径）k，再计算所有点在 k 范围内的密度，即以该点为圆心计算在半径k内有n个其它点的存在，那么n就是其密度。（在这一步上，滕建，乐红兵提出差序密度贡献方法，为减小算法时间复杂...
