非均匀数据聚类更准
通过将密度峰值聚类扩展到双曲空间并引入自适应权重，该算法在非均匀分布数据上实现了比现有方法更高的聚类精度。
Jinglong, Wang · Yu, Zhang · Liu, Changju · 徐江涛
Expert Systems with Applications 2026
在双曲空间中点间距离呈指数增长，增大了不同簇之间的密度差异，从而减少将不同簇的点错误地判断为同一簇的情况。
通过分段搜索策略自动确定截断距离，无需用户根据经验手动设定参数，提升了算法的易用性和在不同数据集上的适应性。
用指数密度函数替代高斯核，降低了密度计算的复杂度，在处理大规模数据时减少了计算开销。