dbscan | 基于密度的聚类算法及其应用
发布时间：2025-04-27 17:24:20来源：
DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的聚类算法，广泛应用于数据挖掘和机器学习领域。与传统的K-means算法不同，DBSCAN能够发现任意形状的簇，并且对噪声点具有较强的鲁棒性。该算法的核心思想是通过设定两个参数——邻域半径（ε）和最小点数（MinPts），来定义密度可达和密度相连的概念。
首先，DBSCAN将所有点分为核心点、边界点和噪声点三类。核心点是指在其邻域内包含至少MinPts个点的点；边界点则是从属于某个核心点的邻域但自身不是核心点的点；噪声点则既不属于任何簇也不满足核心点条件。其次，DBSCAN利用密度连接关系逐步扩展簇，直到所有点都被分配到某个簇或被标记为噪声点为止。
这种算法特别适合处理含有复杂噪声和非球形分布的数据集，例如地理信息系统中的空间数据分析、图像分割以及社交网络中的社区检测等场景。然而，DBSCAN对参数的选择较为敏感，需要根据具体问题调整ε和MinPts值以获得最佳效果。
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