DBSCAN

先贴出我借鉴的博客

1. https://blog.youkuaiyun.com/Katherine_hsr/article/details/79382249
2. https://blog.youkuaiyun.com/zhouxianen1987/article/details/68945844

DBSCAN是基于密度的聚类算法，和meanshift同是基于密度的算法

以下定义需要了解：

1. 核心点：在半径内含有超过minPoints数目的点。
2. 边界点：在半径内点的数量小于minPoints,但是落在核心点的邻域内的点。
3. 噪音点：既不是核心点也不是边界点的点。
4. 直接密度可达：给定一个对象集合D，如果p在q的Eps邻域内，而q是一个核心对象，则称对象p从对象q出发时是直接密度可达的。
5. 密度可达：如果存在一个对象链  p1, …,pi,.., pn，满足p1 = p 和pn = q，pi是从pi+1关于Eps和MinPts直接密度可达的，则对象p是从对象q关于Eps和MinPts密度可达的。
6. 密度相连：如果存在对象O∈D，使对象p和q都是从O关于Eps和MinPts密度可达的，那么对象p到q是关于Eps和MinPts密度相连的。

       若满足直接密度可达，密度相连，密度可达，就可以构成簇

具体步骤如下：