2024年5月30日发(作者：)

dbscan文献

DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是

一种基于密度的聚类算法。它由Martin Ester、Hans-Peter Kriegel、Jörg Sander

和Xiaowei Xu于1996年提出。DBSCAN能够把具有足够密度的区域划分为

簇，并可以在有噪音的空间数据集中发现任意形状的簇。

DBSCAN算法的主要优点包括：

1. 不需要预先指定簇的数量。

2. 可以发现任意形状的簇，而不仅仅是球形簇。

3. 对噪声数据具有较好的鲁棒性。

DBSCAN算法的主要缺点包括：

1. 当数据集的密度不均匀时，可能无法得到满意的结果。

2. 对于高维数据，算法的性能可能会下降。

DBSCAN算法的基本思想是：对于一个给定的数据点，如果在以该点为中

心、半径为ε的邻域内有至少MinPts个邻居，则认为该点是一个核心点。然

后，通过不断扩展这些核心点的邻域来形成簇。如果一个点不属于任何核心点

的邻域，则认为它是一个噪声点。