基于密度的聚类算法不少，像你平时用的 DBSCAN 啦，密度峰值聚类 啦，都挺经典的。但说实话，这篇《基于拓扑聚类的密度聚类算法研究》把它们背后的概念整合得还挺清楚的。

拓扑结构的思路其实蛮有意思，把簇看作一种“连通”的结构，挺像用图做聚类时的感觉。对老 DBSCAN 用户来说，能换个视角重新理解密度连通，嗯，挺值的。

文章里还提了个新算法，用拓扑改进密度聚类，理论上说效果比传统 DBSCAN 更稳，对一些边界模糊的簇聚得还不错。代码细节没展开说太多，但思路清晰，有兴趣的你可以顺手看看配套的源码资源，像这个 密度峰值聚类算法源码 或 Python GUI 版，都还蛮实用的。

如果你之前用密度类聚类感觉调参麻烦、边界模糊，这篇文章的拓扑视角说不定会给你点灵感。想试试进阶玩法的你，可以关注下 SA2DBSCAN 这类自适应方法，也挺香。