密度聚类算法的原理

密度聚类算法的原理

密度聚类算法的原理基于样本点的密度来进行聚类。该算法将密度高的样本点作为簇的核心，然后逐渐将密度相邻的样本点加入到簇中，最终形成具有足够密度的簇。

算法步骤如下：

1. 初始化：设定半径r和最小样本点数目minPts作为聚类的

参数，设置未访问标记和簇标记。

2. 选择一个未访问的样本点p，找到其未访问的邻域中的所有

样本点。

3. 如果邻域中的样本点数目大于等于minPts，则将p设定为核心样本点，并将其邻域中的样本点加入簇中。

4. 对簇中的样本点进行进一步的密度可达判断，即对簇中样本点的邻域进行递归访问，将密度可达的样本点加入簇中。

5. 在所有的样本点都被访问过之前，重复2-4步骤。

6. 最终得到一些具有足够密度的簇，并且将那些被访问但不满足成为核心样本点的样本点判定为噪声点或者边界点。

密度聚类算法的核心思想是通过样本点的密度来区分不同的簇，并且能够处理具有不同形状和密度的数据集。