基於密度定義，我們將點分為：
dbscan演算法的本質就是隨大流，邊界點緊緊圍繞著核心點，他們抱團，不帶噪點玩兒
小團體多了，聯絡比較密切的小團體之間聚成了同個類
比較偏遠的小團體想要加入這個圈子，進不去，就單幹，我們自己玩自己的，聚成了另外的乙個類
一開始就被孤立的噪點吧，自然有自己的傲骨，接著孤芳自賞
dbscan通過檢查資料集中每點的eps鄰域來搜尋簇，如果點p的eps鄰域包含的點多於minpts個，則建立乙個以p為核心物件的簇。
然後，dbscan迭代地聚集從這些核心物件直接密度可達的物件，這個過程可能涉及一些密度可達簇的合併。
當沒有新的點新增到任何簇時，該過程結束.
for each point p in dataset d
}}expandcluster(p, neighborpts, c, eps, minpts)
if p' is
not yet member of any cluster
add p' to cluster c
}}regionquery(p, eps)
return all points within p's eps-neighborhood (including p)
時間複雜度
dbscan的基本時間複雜度是 o(n*找出eps領域中的點所需要的時間), n是點的個數。最壞情況下時間複雜度是o(n2)
在低維空間資料中,有一些資料結構如kd樹，使得可以有效的檢索特定點給定距離內的所有點，時間複雜度可以降低到o(nlogn)
空間複雜度
低維或高維資料中，其空間都是o(n)，對於每個點它只需要維持少量資料，即簇標號和每個點的標識(核心點或邊界點或噪音點)
優點 基於密度定義，相對抗噪音，能處理任意形狀和大小的簇
缺點 對輸入引數敏感
當簇的密度變化太大時，會有麻煩
對於高維問題，密度定義是個比較麻煩的問題
解答過程
聚類演算法 DBSCAN
dbscan 是一種簡單的，基於密度的聚類演算法。本次實現中，dbscan 使用了基於中心的方法。在基於中心的方法中，每個資料點的密度通過對以該點為中心以邊長為 2 eps 的網格 鄰域 內的其他資料點的個數來度量。根據資料點的密度分為三類點 1 核心點 該點在鄰域內的密度超過給定的閥值 minps...
DBSCAN 聚類演算法
dbscan演算法是一種基於密度聚類的演算法。核心概念 核心點 若某個點的密度達到演算法設定的閾值 即 r 鄰域內點的數量不小於 minpts 則其為核心點。直接密度可達 若某點p在點q的 r 鄰域內，且q是核心點，則稱p從q出發直接密度可達。密度可達 若有乙個點的序列q0 q1 qk，對任意qi從...
DBSCAN聚類演算法
核心點 在半徑eps內含有超過minpts個數的點。邊界點 在半徑eps內含有小於minpts個數的點，但落在核心點的領域。噪音點 不是以上兩種點的點。每個點都要判斷一遍，標記為核心點，邊界點和噪音點，噪音點要刪除。eps 半徑 min sample 簇的樣本數 metric 計算方式 import...