DBSCAN算法是一種基于密度的聚類算法：

• 聚類的時候不需要預(yù)先指定簇的個數(shù)
• 最終的簇的個數(shù)不定

DBSCAN算法將數(shù)據(jù)點分為三類：

• 核心點：在半徑Eps內(nèi)含有超過MinPts數(shù)目的點
• 邊界點：在半徑Eps內(nèi)點的數(shù)量小于MinPts，但是落在核心點的鄰域內(nèi)
• 噪音點：既不是核心點也不是邊界點的點
  

DBSCAN算法流程：

將所有點標(biāo)記為核心點、邊界點或噪聲點；

刪除噪聲點；

為距離在Eps之內(nèi)的所有核心點之間賦予一條邊；

每組連通的核心點形成一個簇；

將每個邊界點指派到一個與之關(guān)聯(lián)的核心點的簇中（哪一個核心點的半 徑范圍之內(nèi)）。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的DBSCAN密度聚类的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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