基于DBSCAN的聚类算法

资 源 简 介

基于DBSCAN的聚类算法

详 情 说 明

DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的空间聚类算法，它能够发现任意形状的簇，并且有效识别噪声点。与K-means等基于距离的算法不同，DBSCAN不需要预先指定簇的数量，具有自适应性强的特点。

算法核心思想是通过定义邻域密度来划分簇。它使用两个关键参数：Epsilon（邻域半径）和MinPts（最小样本数）。对于每个数据点，如果在Epsilon半径范围内存在至少MinPts个点，则该点被视为核心点；由核心点连接起来的区域形成簇；无法连接到任何核心点的点则被标记为噪声。

DBSCAN的突出优势在于能够处理不规则形状的聚类，且对噪声数据具有鲁棒性。它特别适用于空间数据挖掘、异常检测等场景。然而，算法对参数设置较为敏感，且在高维数据上可能面临"维度灾难"问题。