​DBSCAN聚类算法，功能比较简单

资 源 简 介

​DBSCAN聚类算法，功能比较简单

详 情 说 明

DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的经典聚类算法，尤其适合处理不规则形状的数据分布和噪声数据。与其他基于距离的聚类方法不同，DBSCAN通过定义核心对象、邻域和密度直达等概念，能够自动发现任意形状的簇，并有效识别离群点。

核心思想： 算法通过两个关键参数（邻域半径eps和最小样本数minPts）来定义簇的密度。若某点的eps邻域内包含至少minPts个样本，则该点被称为核心对象，通过核心对象不断扩展邻域形成簇。不满足核心对象条件且未被任何簇包含的点会被标记为噪声。

实现流程： 随机选择未访问点，检查其eps邻域内的样本数 若达到minPts则创建新簇，递归合并密度可达的所有点 若未达阈值则暂时标记为噪声（最终可能被其他簇吸收） 重复直到所有点被归类

优势与限制： 无需预设簇数量，可发现任意形状的簇 对噪声数据鲁棒性强 但参数eps和minPts的选择敏感，高维数据可能因"维度灾难"失效

对于简单数据集，DBSCAN能快速实现基础聚类，但实际应用中常需结合可视化或领域知识调参。进阶优化方向包括自适应参数选择、处理密度不均匀数据等。