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目录 📜

1. DBSCAN 简介
2. DBSCAN 的工作原理
   • 2.1 核心概念
3. DBSCAN 的算法步骤
   • 3.1 具体代码实现
4. DBSCAN 的优缺点
5. 参数选择
6. 案例分析：DBSCAN 在地理数据中的应用
7. 总结

1. DBSCAN 简介 🔍

DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，基于密度的聚类算法）是一种通过密度来确定簇的无监督学习算法。与 K-means 不同，DBSCAN 不需要事先指定簇的数量，而是根据数据点的密度来自动确定簇的数量。同时，DBSCAN 能识别数据中的噪声点，并且适用于复杂形状的簇。🎯

DBSCAN 在实际应用中非常有用，特别是在处理地理数据、天文数据、以及需要识别噪声点的场景中。它的灵活性使得它在复杂数据集上表现非常出色。

2. DBSCAN 的工作原理 🛠️

DBSCAN 通过密度来定义簇。它通过寻找密度足够高的区域，将这些区域中的点划分为一个簇。如果某个区域的点密度低于设定阈值，则这些点被标记为噪声点。算法依赖于两个关键参数：ε 和 minPts。

2.1 核心概念 📚：

1. ε 邻域（Epsilon Neighborhood）：给定一个数据点 ( p )，其 ε 邻域包含所有距离 ( p ) 小于等于 ε 的点，即满足以下条件的所有点：

$$N_{\epsilon }(p)$$