El algoritmo de agrupamiento juega un papel importante en la minería de datos y el procesamiento de imágenes. El avance de la precisión y el método del algoritmo afecta directamente la dirección y el progreso de la investigación siguiente. En la actualidad, los tipos de algoritmos de agrupamiento se dividen principalmente en jerárquicos, basados en densidad, basados en cuadrícula y basados en modelos. Este documento estudia principalmente el algoritmo de Agrupamiento por Búsqueda Rápida y Encuentro de Picos de Densidad (CFSFDP), que es un nuevo método de agrupamiento basado en la densidad. El algoritmo tiene las características de no tener un proceso iterativo, pocos parámetros y alta precisión. Sin embargo, encontramos que el algoritmo de agrupamiento no consideró las características topológicas originales de los datos. También encontramos que los datos de agrupamiento son similares a los nodos de la red social mencionados en DeepWalk, que satisfacen la distribución de ley de potencia. En este estudio, intentamos considerar las características topológicas del grafo en el algoritmo de agrupamiento. Basándonos en estudios anteriores, proponemos un algoritmo de agrupamiento que agrega las características topológicas de los datos originales sobre la base del algoritmo CFSFDP. Nuestros resultados experimentales muestran que el algoritmo de agrupamiento con características topológicas mejora significativamente el efecto de agrupamiento y demuestra que la adición de características topológicas es efectiva y factible.