基于密度的聚类算法，实现分类

资 源 简 介

基于密度的聚类算法，实现分类

详 情 说 明

密度聚类是一种经典的无监督学习方法，它通过分析样本在特征空间中的密集程度来划分簇。与K-means等基于距离的算法不同，密度聚类的核心思想是"物以类聚"——同一簇的样本在空间分布上会彼此紧密相连，而不同簇的样本则相对稀疏。

算法特性 无需预设簇数量：通过密度阈值自动发现任意形状的簇 鲁棒性强：能有效处理噪声点和异常值 适应性好：适合非均匀分布的样本，如环形分布或嵌套分布

实现关键 典型代表DBSCAN算法通过两个参数控制聚类效果： 邻域半径(ε)：决定密度判定的范围 最小样本数(minPts)：构成核心点的最低邻域样本数

算法会识别三种类型的点： 核心点（稠密区域中心） 边界点（位于簇边缘） 噪声点（稀疏分布的离群点）

应用场景 特别适合处理： 地理信息数据（如热力点分析） 网络入侵检测（识别异常流量模式） 生物信息学（基因表达聚类）

该算法通过发现数据本身的分布特性，避免了传统聚类方法对预设簇数量的依赖，但参数选择对结果影响较大，通常需要结合领域知识和可视化分析来确定最优参数。