DBSCAN

资 源 简 介

DBSCAN

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，由Michal Daszykowski等人提出。它特别适合处理具有不规则形状的聚类和噪声数据，广泛应用于数据挖掘和模式识别领域。

### 核心思想 DBSCAN通过分析数据点在空间中的密度分布来划分簇。与K均值等基于距离的算法不同，它不需要预先指定簇的数量，而是通过以下两个参数动态识别簇结构： 邻域半径 (eps)：定义一个点的邻域范围。 最小点数 (minPts)：判定核心点的阈值，即邻域内至少需要的点数。

### 工作流程 标记核心点：若某点的eps邻域内包含至少minPts个点，则标记为核心点。 扩展簇：从核心点出发，递归合并密度可达的点，形成簇。 处理噪声：无法被任何簇包含的点视为噪声。

### 优势与局限 优势： 自动发现任意形状的簇。 对噪声和离群点鲁棒。 局限： 对参数eps和minPts敏感，需谨慎调参。 高维数据中可能因“维度灾难”失效。

### 应用场景 适用于地理信息分析、异常检测、生物信息学等需处理复杂分布数据的领域。