2024年5月30日发(作者：)

dbscan算法流程

DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications

with Noise）是一种基于密度的聚类算法，主要针对非球形分布的数据。

相比于传统的基于距离的聚类算法，如K-means和层次聚类，DBSCAN不

需要提前指定聚类数量，能够自动发现任意形状的聚类，且能够识别异常

点。其主要流程如下：

1. 参数设置：DBSCAN算法的两个重要参数是半径(ε，epsilon)和

最小样本数(minPts)。参数ε用来确定区域的大小，参数minPts用来确

定核心点的最小邻居数量。

2. 密度可达：选择任意一个未被访问的数据点P，计算其ε半径范

围内的邻居点集合。如果邻居点数量大于等于minPts，则称点P为核心

点。如果邻居点数量小于minPts且点P不是其他核心点的邻居，则称点

P为边界点。否则，点P为噪声点。

3.密度直达：对于两个核心点P和Q，如果Q在P的ε半径范围内，

则称Q为P的密度直达点。这意味着P可以通过一系列核心点密度直达地

访问到Q。

4.密度相连：对于一个核心点P，如果存在一个核心点Q，使得核心

点P和核心点Q均可以通过一系列核心点密度直达地访问到的点，则称点

P和点Q为密度相连。密度相连的核心点属于同一个聚类。

5.聚类扩展：遍历所有的核心点，对每个核心点P，找到其ε半径

内的所有密度可达点，将这些点加入到聚类中。然后再对每个核心点的聚

类中的点进行遍历，找到这些点ε半径内的全部密度可达点，并加入到

聚类中。重复以上过程直到核心点的聚类不能再增加为止。

6.划分边界点：对于边界点，如果其ε半径内存在聚类点，则将其

划分到该聚类中。

7.移除噪声点：遍历所有的点，如果一个点不属于任何一个聚类，则

将其视为噪声点。

总结起来，DBSCAN算法的流程包括了：参数设置、核心点的判断、

密度直达与密度相连的判断、聚类扩展、边界点的划分以及噪声点的移除。

通过遍历和判断数据点的密度可达性和密度连接性，可以自动发现任意形

状的聚类，并将异常点识别为噪声点。