DBSCAN算法实现，基于增量聚类算法的实现

资 源 简 介

DBSCAN算法实现，基于增量聚类算法的实现

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，它能够发现任意形状的簇并有效识别噪声点。算法的核心思想是通过定义核心点和邻域来连接密度可达的点形成簇。

增量聚类是DBSCAN算法的一种改进实现方式，特别适合处理动态增长的数据集。传统DBSCAN需要重新计算整个数据集，而增量版本能高效处理新增数据点，只需关注新增点及其影响区域，不必重新聚类已有数据。

算法实现时主要关注两个关键参数：邻域半径eps和最小包含点数minPts。一个点如果在eps半径内包含至少minPts个点，则被认定为核心点。然后通过核心点不断扩展邻域，形成密度相连的簇。

增量DBSCAN的实现难点在于处理边界情况：当新增点可能连接两个原本分离的簇时，需要进行簇合并；而如果新增点是噪声点，则需要确保不影响已有聚类结果。算法通常需要维护一个有效的数据结构来快速查询邻域点，如KD树或球树。