DBSCAN算法：基于密度的非参数聚类方法

最新推荐文章于 2025-07-24 17:41:48 发布
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DBSCAN是一种基于密度的非参数聚类算法，它能发现任意形状的簇并处理异常点。文章介绍了算法背景、核心概念、工作原理、数学模型、项目实践、应用场景以及相关工具和资源，适合数据挖掘和机器学习领域的读者。

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DBSCAN算法：基于密度的非参数聚类方法

作者：禅与计算机程序设计艺术

1. 背景介绍

在数据挖掘和机器学习领域中,聚类分析是一种重要的无监督学习技术,它旨在将相似的数据对象划分到同一个簇(cluster)中,以揭示数据的内在结构和规律。DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法是一种基于密度的非参数聚类方法,它能够发现任意形状和大小的簇,并能有效地处理异常点(噪声)数据。

DBSCAN算法于1996年由Martin Ester、Hans-Peter Kriegel、Jörg Sander和Xiaowei Xu在SIGMOD国际会议上首次提出。与传统的基于距离的聚类算法(如K-Means)不同,DBSCAN算法不需要提前知道簇的个数,也不需要假设簇的形状和大小。相反,DBSCAN根据数据对象之间的密度关系来发现簇,使其更适合处理复杂的非凸形状数据集。

2. 核心概念与联系

DBSCAN算法的核心思想是基于密度的聚类,它包含以下三个关键概念:

  1. 核心对象(Core Object): 如果一个对象的邻域内包含至少minPts个其他对象,则称该对象为核心对象。minPts是一个用户指定的参数,表示构成核心对象的最小邻域对象数量。

  2. 直接密度可达(Directly Density-Reachable): 如果对象p是对象q的邻域内的一

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