DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法:

  • 聚类的时候不需要预先指定簇的个数
  • 最终的簇的个数不定

DBSCAN算法将数据点分为三类:

  • 核心点:在半径Eps内含有超过MinPts数目的点
  • 边界点:在半径Eps内点的数量小于MinPts,但是落在核心点的邻域内
  • 噪音点:既不是核心点也不是边界点的点

DBSCAN算法流程:

  1. 将所有点标记为核心点、边界点或噪声点;
  2. 删除噪声点;
  3. 为距离在Eps之内的所有核心点之间赋予一条边;
  4. 每组连通的核心点形成一个簇;
  5. 将每个边界点指派到一个与之关联的核心点的簇中(哪一个核心点的半 径范围之内)。

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