2024年5月30日发(作者：)

dbscan聚类算法的步骤

DBSCAN聚类算法的步骤

DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with

Noise）是一种基于密度的聚类算法，它能够将数据集中的点分成若干

个簇，并且能够识别出噪声点。相比于K-Means等传统聚类算法，

DBSCAN不需要预先指定簇的数量，而且对于任意形状的簇都能够有

效地进行聚类。下面将介绍DBSCAN聚类算法的步骤。

1. 定义半径和密度阈值

在进行DBSCAN聚类之前，首先需要定义两个参数：半径和密度阈值。

其中，半径表示一个点周围的邻域大小，密度阈值表示一个邻域内最

少需要有多少个点才能被认为是一个簇。这两个参数通常由用户根据

具体应用场景来确定。

2. 确定核心对象

在确定了半径和密度阈值之后，接下来需要确定每个点是否为核心对

象。如果一个点周围的邻域内至少有minPts个点，则该点被认为是一

个核心对象。

3. 构建邻域图

接下来，需要构建邻域图。对于每个核心对象，将其周围距离在半径

内的所有点都加入到该核心对象的邻域中。如果两个核心对象的邻域

有交集，则将它们连接起来形成一个连通图。

4. 标记簇和噪声点

在构建了邻域图之后，可以开始标记簇和噪声点了。对于一个核心对

象及其邻域内的所有点，如果它们还没有被分配到任何簇中，则将它

们都分配到同一个簇中。如果一个点不属于任何簇，并且也不是核心

对象，则该点被认为是噪声点。

5. 合并边界点

在标记完所有的簇和噪声点之后，可能会出现一些边界点只与某些簇

相邻但并未被分配到任何一个簇中的情况。为了消除这种情况，可以

将这些边界点分配到与其距离最近的核心对象所在的簇中。

6. 输出聚类结果

最后，将所有被标记为簇的数据输出即可得到DBSCAN聚类算法的结

果。

总结

DBSCAN聚类算法是一种基于密度的聚类算法，在处理复杂数据集时

具有很好的效果。通过定义半径和密度阈值、确定核心对象、构建邻

域图、标记簇和噪声点、合并边界点以及输出聚类结果等步骤，可以

对数据集进行有效的聚类分析。