等间距分布带不同取值的空间约束点适用的聚类算法有哪些

你给出的等间距取值2D矩阵属于典型的规则栅格数据，示例结构如下：

[[1, 2, 1, 5, 6]
 [2, 1, 4, 7, 6],
 [5, 1, 9, 3, 7]]

你的核心需求是做「空间连通+数值相似」双约束聚类，最终提取colormap可视化中连片的近值区域，以下是按落地难度从低到高排序的适配算法，全部原生匹配等间距网格的空间约束要求：

• 区域生长法（首选，最符合直观预期） #

  这是栅格类数据聚类最通用的基础方法，逻辑完全匹配需求：
  1. 初始化时可以自动选取数值局部极值、或按阈值筛选未分类点作为种子点
  2. 生长阶段仅检查当前点的4邻域（上下左右）或8邻域（加对角线）点，只要邻域点和当前所属类别的数值差小于预设阈值，且还没被分类，就归入当前类别
  3. 重复生长步骤直到没有新点可以加入，再选下一个未分类的种子点重复流程，直到所有点都完成分类
     这个方法的优势是强制空间连通，绝对不会出现数值接近但位置不相邻的点被聚到同一类的情况，可调参数只有邻域类型、数值差阈值两个，调参成本极低，聚出的结果和人眼观察colormap划分的连片块匹配度最高。以上述示例矩阵为例，所有取值为1的点中，(1,1)和(2,1)是上下邻接会被聚为一类，(0,0)、(0,2)因为和其他取值为1的点不相邻，会各自成为独立类别，完全符合空间约束要求。

• 连通约束改造版DBSCAN（无需手动设硬阈值） #

  如果你不想手动设定数值差的固定阈值，可以对经典DBSCAN做极简单的改造适配场景：
  调整距离计算规则：对任意两个点，如果不是4/8邻接关系，不管数值多接近，都把两点距离设为无穷大，直接排除在密度邻域之外；邻接点之间的距离直接取两点的数值差。之后按常规DBSCAN流程，根据邻域内最小点数、邻域距离阈值两个参数聚类即可。
  这个方案不需要手动选择种子点，能自动识别不同密度的聚类簇，适合数值过渡平滑、没有明确硬边界的数据集。

• Felzenszwalb基于图的分割算法（适合大规模矩阵） #

  这个算法本身就是为等间距像素图像的分割设计的，天然适配你的2D矩阵场景：算法会把每个矩阵点作为图节点，相邻点之间的边权重设为两点的数值差，基于最小生成树结构自适应判断是否合并相邻连通块，只要两个块之间的边权重小于块内部的数值差异阈值就完成合并。
  它的核心优势是计算效率极高，哪怕是数千分辨率的大矩阵也能快速出结果，同时支持类内差异的自适应调整，既不会把数值平缓变化的大连片区域拆碎，也不会把数值差异明显的边界区域混为一类，不需要额外做空间约束改造就能直接用。

注意：不要直接使用普通K-Means、无约束层次聚类这类只考虑数值相似度的算法，这类算法完全忽略空间位置，会把矩阵中位置相隔很远但数值接近的点归为同一类，无法得到连片的聚类结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user19448578