密度分类方法其核心思想就是根据样本数据集密度对样本数据进行分类。这类方法适合凸形和球形任意形状的分布数据集

但对于复杂的非凸形状分布数据集，效果可能不佳。

密度分类方法的基本步骤如下：

1. 计算每个样本点的密度值，通常使用高斯核函数或者K近邻方法计算。

2. 根据密度值将样本点分为不同的密度区域，通常使用聚类算法或者阈值法进行划分。

3. 对于每个密度区域，选择一个代表点作为该区域的中心点。

4. 对于新的样本点，计算其密度值，并将其归入最近的密度区域。

5. 最后根据密度区域的标签进行分类。

密度分类方法的优点是对于噪声点的鲁棒性较好，同时可以自适应地处理密度变化较大的数据集。缺点是对于密度变化较小的数据集效果可能不佳，同时需要选择合适的核函数或者K值。