基于密度的聚类方法，算法很详细，代码可能不是很优化，大数据聚类有点慢。

资 源 简 介

基于密度的聚类方法，算法很详细，代码可能不是很优化，大数据聚类有点慢。

详 情 说 明

基于密度的聚类方法（如DBSCAN）通过数据分布的紧密程度划分簇，能够发现任意形状的聚类且对噪声鲁棒。其核心思想是：若某点邻域内样本数超过阈值，则作为核心对象扩展簇，最终连接密度可达的区域形成聚类结果。

算法流程可分为三步： 参数敏感：需要合理设置邻域半径(ε)和最小样本数(minPts)，通常通过k距离曲线辅助选择。 密度扩展：从核心点出发，递归合并密度直达的点，直到无法扩展为止。 边界处理：非核心点若被多个簇包含，通常按首次访问顺序归类。

在大数据场景下的性能瓶颈主要来自： 频繁的区域查询：暴力搜索时间复杂度达O(n²)，可采用空间索引（如KD-Tree）优化至O(nlogn) 内存消耗：增量计算或分布式实现（如Spark版DBSCAN）可缓解 参数调优：自适应ε算法或基于网格的预划分能提升效率

实际应用时建议： 对高维数据先降维处理 采样评估参数后再全量计算 考虑近似算法如OPTICS替代