DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种常用的密度聚类算法，

DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种常用的密度聚类算法，其核心参数包括epsilon（ε）和min_samples（最小样本数）。本文将详细介绍DBSCAN的核心参数以及如何获取最佳参数，并提供Python代码进行可视化展示。

1. epsilon（ε）参数：
   epsilon参数定义了一个样本的邻域半径，即被视为核心点的最大距离。对于任意两个样本点，如果它们之间的距离小于等于epsilon，则认为它们是直接可达的。

2. min_samples参数：
   min_samples参数定义了一个核心点的最小样本数。对于一个样本点，如果在其邻域内包含的样本数量大于等于min_samples，那么该样本点将被视为一个核心点。

获取最佳参数的方法：
DBSCAN的参数选择对于聚类结果的质量至关重要。下面是一种基本的方法来获取最佳的epsilon和min_samples参数：

1. 通过可视化密度图选择epsilon：

   • 计算每个数据点与其他数据点之间的距离，并将距离进行排序。
   • 绘制样本距离的累积分布图（Cumulative Distribution Function，CDF）。
   • 在CDF曲线中选择一个拐点，该拐点处对应着一个较大的距离值。这个距离值可以作为epsilon的候选值。

2. 通过可视化聚类结果选择min_samples：

   • 将选定的epsilo