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前面介紹了層次聚類法，在聚類效果上，層次聚類的最大問題是：有可能聚出鏈狀類。本節要講的密度聚類法可以克服這個缺點，其原理也更接近於直觀意義上的聚類。那麼，密度聚類的思想是什麼？又有哪些常用演算法？
密度聚類顧名思義，是一種基於樣本密度的聚類思想。直觀意義上理解，好比在一張地圖上做人口密度分布圖，密集區域通常會認為是城市所在地。
基於密度聚類主要的目標是尋找高密度區域，與基於距離聚類的不同之處在於，後者的結果通常表現為球狀簇，而前者可以形成任意形狀聚類。且只要引數設定合理，就不會出現鏈狀類，不受噪音和離群資料點影響。
根據引數r和n，dbscan將樣本分為以下三類：
· 核心點在鄰域r內包含點的數量不小於n的樣本點；
· 邊界點在鄰域r內包含點的數量小於n，但是該樣本點落在其他核心點的鄰域內；
· 噪音點既不是核心點也不是邊界點的樣本點。
如果只採用核心點計算聚類，dbscan可以看做k-means演算法的變種。因為加上了邊界點和噪音點的計算，dbscan演算法比一般的距離聚類法更為強大。
dbscan演算法流程如下：
1>劃分所有樣本資料點為核心點、邊界點或噪音點；
2>刪除所有噪音點；
3>將距離在r之內的核心點之間連邊，形成連通圖g；
4>計算連通g中的連通分量gcci，形成初步聚類；
5>把邊界點劃分到與之關聯的核心點所在的類。
以上過程中還涉及到兩個比較重要的概念，直接密度可達和密度可達。
直接密度可達如下圖所示，r=1，n=5，q是乙個核心點。從物件q出發到物件p就是直接密度可達的。但是，從p到q不是直接密度可達，因為p不是核心點。
密度可達如下圖所示，q直接密度可達p1，p1直接密度可達p，則稱q到p是密度可達。
會發現，最後形成的每個類中的任意資料點p，在其所屬類中至少存在乙個核心點q使其密度可達，我們稱之為p和q是密度相連的。
雖然密度聚類法優點很多，但是其時間複雜度也是相當之大，一般通過構建資料索引來降低其密度計算量。
以上便是密度聚類的講解，敬請期待下節內容。
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