DBSCAN，5 分钟搞懂

DBSCAN 是一种根据点密度识别数据中聚类的聚类算法，这使其在处理噪声和检测离群点方面非常有用。与 k 均值不同，DBSCAN 无需预先指定聚类的数量，这使其在许多情况下都具有优势。该算法使用两个关键参数：半径（epsilon）和形成核心点的所需最小邻域数 (N)。核心点及其附近的邻域会形成聚类，而那些不满足这些条件的点则会被标记为噪声或离群点。DBSCAN 的实施从距离函数（通常为欧几里得距离）开始，以计算点之间的距离。该算法对所有点进行迭代，根据彼此的邻近度将它们分组为聚类。没有足够邻域的点被归类为噪声。在实施 DBSCAN 后，可以通过将其与 `sklearn` 库中的结果进行比较来检查其性能，这应该会生成相同的聚类。对 epsilon 和 N 值进行微调非常重要，因为它们极大地影响聚类结果。本文提供了一个带合成数据的示例，用于可视化聚类过程。