dbscan算法流程

dbscan算法流程

DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，其流程如下：

1. 初始化：设置邻域半径ε和最小点数MinPts。

2. 选取任意一个未被访问的点p，标记为已访问。

3. 确定以点p为圆心，邻域半径为ε的圆内是否存在至少MinPts个点。

- 如果存在，则以该圆内的点为新的核心点，并递归判断每个核心点周围是否有至少MinPts个点。

- 如果不存在，则点p为噪音点，重新选取一个未被访问的点，重复步骤2。

4. 所有核心点和可达非核心点构成一个聚类。将所有访问过且不属于任何聚类的非核心点标记为噪音点。重复步骤2直到所有点都被访问。

5. 输出所有聚类。

DBSCAN算法的优点是可以处理不规则形状的簇，并且可以将噪音点过滤掉。该算法的缺点是对于数据集密度不均匀、簇间距离变化较大的情况表现较差。