我正在尝试理解这个算法，但无法获得正确的文档和解释。有人可以帮我理解这种聚类算法。
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Leader算法是一种增量聚类算法，通常用于聚类大数据集。该算法是顺序依赖的，并且可以基于向算法提供数据集的顺序形成不同的簇。该算法包括以下步骤。
步骤1：将第一个数据项P1分配给群集C1。该数据集将成为集群C1的领导者。
步骤2：现在转到下一个数据项，说P2并计算它与领导者P1的距离。如果P2和引导器P1之间的距离小于用户指定的阈值（t），则将数据点P2分配给该簇（簇C1）。如果领导者P1和数据项P2之间的距离大于用户指定的阈值t，则形成新的聚类C2并将P2分配给该新聚类。 P2将成为集群C2的领导者。
步骤3：对于所有剩余数据项，计算数据点与簇的前导之间的距离。如果数据项与任何领导者之间的距离小于用户指定的阈值，则将数据点分配给该群集。但是，如果数据点与任何群集的领导者之间的距离大于用户指定的阈值，则会创建一个新群集，并将该特定数据点分配给该群集并将其视为群集的领导者。
步骤4：重复步骤3，直到所有数据项都分配到群集。
让理论清晰的例子。
考虑模式位于
A (1, 1),B(1, 2), C(2, 2), D(6, 2), E(7, 2), F(6, 6), G(7, 6)
让数据按A, B, C, D, E, F and G的顺序处理，用户指定的阈值T为3。
A(1, 1)是第一个处理过的数据项，它已分配给群集C1，并成为C1的领导者。
对于第二个点B，计算它与领导者A的距离。
使用欧氏距离公式（Distance(a, b)) = √(x - a)² + (y - b)²），我们将距离设为√(1 - 1)² + (1 - 2)² = 1，这小于用户指定的阈值3，因此将B分配给群集1。
对于第三点C(2, 2)，计算群集A(1, 1)的引导C1与点C之间的距离。使用欧几里德公式，距离为√(1 - 2)² + (1 - 2)² = 1.41，小于。{1}
阈值，因此C也会分配给C1。
A和D之间的距离（√（1 - 6）²+（1 - 2）²= 5.099）大于用户指定的阈值3，因此创建新的群集并将D分配给群集C2。 D是该集群的领导者。
对于点E，计算其距A（C1的领导者）和D（C2的领导者）的距离。由于Distance(D,E)小于用户指定的阈值3，因此会将其分配给群集2。
F与A（C1的领导者）的距离为7.07，而D（C2的领导者）的距离为4。
这两个距离都高于阈值，因此F被放入新集群C3并成为该集群的领导者。
对于G Distance(A,G)，Distance(D,G)和Distance(F,G)分别为7.81，6.41和1。由于Distance(F,G)小于用户指定的3，因此会将其分配给群集3。
可以看出，如果数据是以不同的顺序处理的，那么就是集群
领导者会有所不同 - 甚至集群也可能不同。如果C之前发生过
A和B，然后C将成为C1的领导者。如果D之前发生过，那么
C和D之间的距离小于阈值，它可能位于C1。这个
如果A是领导者，则可能不会发生。因此，领导者算法依赖于顺序，并且可以基于处理顺序给出不同的结果。