基於密度的聚類尋找低密度區域分離的高密度區域。
基於中心的方法：資料集中特定點的密度通過對該點半徑之內的點計數來估計
根據基於中心的密度進行點分類：
點分類：稠密區域內部點（核心點）、稠密區域邊緣點（邊界點）、稀疏區域中的點（雜訊點）
1.時間複雜性與空間複雜性
2.選擇dbscan的引數
半徑引數eps和閾值minpts：觀察點到它的k個最近鄰的距離的特性。
3.變密度的簇
1.確定資料集的聚類趨勢
2.確定正確的簇個數
3.不引用附加資訊，評估聚類分析結果對資料擬合情況
4.比較簇集
validity函式可以是凝聚度分離度或者某種量的某種組合
權值wi：簇的有效性度量
1.凝聚度和分離度的基於圖的觀點
簇的凝聚度可以定義為連線簇內點的鄰近度圖中邊的加權和
簇的分離度可以用兩個簇的點的加權和來度量
2.凝聚度和分離度的基於原型的觀點
簇的凝聚度可以定義為關於簇原型的鄰近度的和
簇之間的分離度可以用兩個簇原型的鄰近性度量
3.凝聚度和分離度的總度量
4.基於原型的凝聚度和基於圖的凝聚度之間的聯絡
基於圖的簇中逐對點的平均距離等於簇的sse
5.兩種基於原型的分離性度量方法
總ssb：簇原型到所有資料點的原型的距離平方和，越大分離性越好
總ssb與不同簇原型逐對距離的關係：
6.凝聚度和分離度之間的聯絡
7.評估個體簇和物件
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