密度和网格结合的聚类思路，挺适合大数据集的。先把数据集网格化，根据单位格子的密度和到高密度区的距离，挑出聚类中心。逻辑不复杂，思路也清晰，和传统的DBSCAN、密度峰值聚类有点像，但运行速度快不少，尤其大数据量下挺有优势。

网格化数据集空间，避免一上来就全局点对点计算，性能提升还挺。你可以理解为先粗筛一遍，把低密度区直接忽略，只关注那些比较“热闹”的网格。

确定簇心时，算法考虑两个指标：一个是密度高不高，一个是离其它高密度区远不远。这样选出来的点，不容易被噪声干扰，聚类效果还不错。

密度划分的时候，也挺简单暴力。直接根据网格密度关系，把剩下的点归到最近的簇心里。整体聚类过程短，响应也快。执行时间对比DBSCAN、密度峰值聚类，优势挺。

如果你项目里有百万级样本点，像地理位置数据、IoT 监控数据这种，用这个算法试试，效果还蛮稳。源码可以参考下密度峰值聚类算法源码或者DBSCAN Matlab 实现密度聚类算法，改起来不难。

如果你想直接用 Python 跑，Python 密度峰值聚类算法 GUI 版也可以参考下，UI 还算友好，改参数方便。

嗯，唯一需要注意的，就是网格大小的选取，太细了运算多，太粗了聚类效果不准，调参得多试几次。