经典的基于密度的DBSCAN算法

资 源 简 介

经典的基于密度的DBSCAN算法

详 情 说 明

DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种经典的基于密度的聚类算法，擅长发现任意形状的簇并有效识别噪声点。其核心思想是通过样本分布的紧密程度划分簇，而非依赖预设的簇形状（如K-means假设的球形分布）。

核心概念 邻域：以某点为中心、半径为ε的圆形区域。 核心点：若某点邻域内至少包含MinPts个样本（包括自身），则该点为核心点。 直接密度可达：若点B位于核心点A的邻域内，则B从A直接密度可达。 密度相连：若存在核心点链使得相邻点间直接密度可达，则链两端点密度相连。

算法流程 初始化：随机选择未访问点，检查其ε邻域内样本数。 核心点判断：若满足MinPts阈值，创建新簇并递归合并所有密度可达点；否则标记为噪声。 终止：重复直至所有点被访问。

优势与挑战 优势：无需预设簇数量、抗噪声、可识别非凸簇。 挑战：对参数ε和MinPts敏感，高维数据易失效（“维度灾难”）。

应用场景 适用于地理信息分析、异常检测等需处理不规则分布数据的领域。