dbscan聚类算法过程

dbscan聚类算法过程

DBSCAN聚类算法是一种基于密度的聚类算法，它可以将数据点分为不同的簇。DBSCAN算法的过程如下：

1. 初始化：选择一个未被访问的数据点P，以及一个半径ε和一个最

小点数MinPts。

2. 寻找密度可达点：以P为中心，以半径ε为半径画一个圆，找到圆

内的所有数据点。如果圆内的数据点数量大于等于MinPts，则将P标记为核心点，并将圆内的所有数据点加入P的邻域中。

3. 扩展簇：对于P的邻域中的每个数据点，如果该点未被访问过，则

以该点为中心，以半径ε为半径画一个圆，找到圆内的所有数据点。

如果圆内的数据点数量大于等于MinPts，则将该点标记为核心点，并将圆内的所有数据点加入P的邻域中。如果该点是边界点，则将其加

入P所在的簇中。

4. 寻找下一个未被访问的数据点：如果P的邻域中还有未被访问的数

据点，则选择一个未被访问的数据点作为新的P，重复步骤2-3。否则，算法结束。

DBSCAN算法的优点是可以发现任意形状的簇，并且可以将噪声数据点排除在外。但是，该算法的缺点是对于不同密度的簇，需要调整不同的参数。此外，该算法对于高维数据的处理效果不佳。

总之，DBSCAN聚类算法是一种基于密度的聚类算法，可以将数据点分为不同的簇。该算法的过程包括初始化、寻找密度可达点、扩展簇和寻找下一个未被访问的数据点。该算法的优点是可以发现任意形状的簇，并且可以将噪声数据点排除在外，但是需要调整不同的参数。