DBSCAN 原理与代码实例讲解

DBSCAN - 原理与代码实例讲解

作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming

关键词：

聚类算法，密度聚类，DBSCAN，KDD，空间数据挖掘，数据挖掘技术

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

在数据挖掘和机器学习领域，聚类是一种重要的数据分析技术，它将相似的数据点分组到一起，形成不同的簇。聚类算法在许多领域都有广泛的应用，如市场细分、异常检测、图像处理等。DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的聚类算法，它能够识别任意形状的簇，并且能够处理含有噪声的数据。

1.2 研究现状

DBSCAN算法自1986年提出以来，已经成为了聚类算法中的一种经典算法。它的优点是能够处理任意形状的簇，并且对噪声数据有较好的鲁棒性。然而，DBSCAN算法也存在一些局限性，例如需要预先设定簇的半径和最小样本数，这对于某些复杂的数据集来说可能是一个挑战。

1.3 研究意义

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