机器学习、人工智能各类KNN算法层出不穷，DBSCAN具有强代表性，它是一个基于密度的聚类算法，最大的优点是能够把高密度区域划分为簇，能够在高噪声的条件下实现对目标的精准识别，但该算法当前已远不能满足人们对于高效率、高精准度的算法要求，由此FDBSCAN算法应运而生。
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FDBSCAN聚类算法在KD-树的加持下，时间复杂度达到了O(nlogn)，目标识别效率已指数级别上升。
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Kd-树：它是一种树形结构，主要应用于多维空间关键数据的搜索。由于他的增加、删除、查询时间复杂度都是O(logn)，所以才造就了FDBSCAN算法的高效率。
想必大家对于树形结构也不是特别陌生，但是对于四维及以上的树形结构，就难以体现其具体的结构了。kd-树的三维立体空间如下图所示：
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FDBSCAN算法的高效就体现在它使用了KD树作为自己遍历数据的工具，通过树形结构，能够最大限度的提高遍历效率。在算法执行之前，首先对待处理数据创建Kd-树，使用KD树自有的空间搜索算法来进行数据划分。可以看到整个数据划分流程图：
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下面对FDBSCAN算法伪代码进行展示：
FDBSCAN算法伪代码：
DBSCAN(D, eps, MinPts)
C = 0 //类别标示
for each unvisited point P in dataset D //遍历
mark P as visited //已经访问
NeighborPts = regionQuery(P, eps) //计算这个点的邻域
if sizeof(NeighborPts) < MinPts //不能作为核心点
mark P as NOISE //标记为噪音数据
else //作为核心点，根据该点创建一个类别
C = next cluster
expandCluster(P, NeighborPts, C, eps, MinPts) //根据该核心店扩展类别
expandCluster(P, NeighborPts, C, eps, MinPts)
add P to cluster C //扩展类别，核心店先加入
for each point P' in NeighborPts //然后针对核心店邻域内的点，如果该点没有被访问
if P' is not visited
mark P' as visited //进行访问
NeighborPts' = regionQuery(P', eps) //如果该点为核心点，则扩充该类别
if sizeof(NeighborPts') >= MinPts
NeighborPts = NeighborPts joined with NeighborPts'
if P' is not yet member of any cluster //如果邻域内点不是核心点，并且无类别，比如噪音数据，则加入此类别
add P' to cluster C
regionQuery(P, eps) //计算邻域
return all points within P's eps-neighborhood
kdtree (list of points pointList, int depth) {
var tree_node node;
node.location := median;
node.leftChild := kdtree(points in pointList before median, depth+1);
node.rightChild := kdtree(points in pointList after median, depth+1);
return node;
}
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机器学习、深度学习、图像识别、人工智能、大数据、区块链、互联网+等各种新兴技术层出不穷，人们对于算法的效率、精度要求也是越来越严格。各位大佬们，传统DBSCAN聚类算法对于一个高分辨率，数以千百万级的像素点的图像来说，是远远不够的，那就让FDBSCAN算法来助你一臂之力吧！
最后：
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