点云聚类算法：基于DBSCAN的密度聚类

密度聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本按照密度进行分组。DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种经典的密度聚类算法，它能够发现任意形状的聚类，并且能够有效处理噪声数据。本文将介绍DBSCAN算法的原理，并提供相应的Python源代码实现。

DBSCAN算法的原理如下：

1. 选择一个未被访问的数据点P。
2. 如果P的邻域密度达到阈值，则创建一个新的聚类，并将P标记为已访问。
3. 否则，将P标记为噪声点。
4. 对于P的所有邻域密度达到阈值的点，如果其尚未被分配到任何聚类，则将其添加到当前聚类中，并标记为已访问。
5. 重复步骤2-4，直到所有的数据点都被访问。

下面是使用Python实现DBSCAN算法的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors

def d