參考：dbscan演算法的顯著優點是聚類速度快且能夠有效處理雜訊點和發現任意形狀的空間聚類。但是由於它直接對整個資料庫進行操作且進行聚類時使用了乙個全域性性的表徵密度的引數，因此也具有兩個比較明顯的弱點：
（1）當資料量增大時，要求較大的記憶體支援，i/o消耗也很大；
（2）當空間聚類的密度不均勻、聚類間距差相差很大時，聚類質量較差。
我們需要知道的是，dbscan演算法，需要輸入2個引數，這兩個引數的計算都來自經驗知識。半徑eps的計算依賴於計算k距離，dbscan取k=4，也就是設定minpts=4，然後需要根據k距離曲線，根據經驗觀察找到合適的半徑eps的值。
輸入：樣本集d=(x1,x2,…,xm)，鄰域引數(ϵ,minpts)， 樣本距離度量方式；
輸出： 簇劃分c.
dbscan的主要優點有：
1） 可以對任意形狀的稠密資料集進行聚類，相對的，k-means之類的聚類演算法一般只適用於凸資料集。
2） 可以在聚類的同時發現異常點，對資料集中的異常點不敏感。
3） 聚類結果沒有偏倚，相對的，k-means之類的聚類演算法初始值對聚類結果有很大影響。
dbscan的主要缺點有：
1）如果樣本集的密度不均勻、聚類間距差相差很大時，聚類質量較差，這時用dbscan聚類一般不適合。
2） 如果樣本集較大時，聚類收斂時間較長，此時可以對搜尋最近鄰時建立的kd樹或者球樹進行規模限制來改進。
3） 調參相對於傳統的k-means之類的聚類演算法稍複雜，主要需要對距離閾值ϵ，鄰域樣本數閾值minpts聯合調參，不同的引數組合對最後的聚類效果有較大影響。
聚類演算法 DBSCAN
dbscan 是一種簡單的，基於密度的聚類演算法。本次實現中，dbscan 使用了基於中心的方法。在基於中心的方法中，每個資料點的密度通過對以該點為中心以邊長為 2 eps 的網格 鄰域 內的其他資料點的個數來度量。根據資料點的密度分為三類點 1 核心點 該點在鄰域內的密度超過給定的閥值 minps...
DBSCAN聚類演算法
基於密度定義，我們將點分為 dbscan演算法的本質就是隨大流，邊界點緊緊圍繞著核心點，他們抱團，不帶噪點玩兒 小團體多了，聯絡比較密切的小團體之間聚成了同個類 比較偏遠的小團體想要加入這個圈子，進不去，就單幹，我們自己玩自己的，聚成了另外的乙個類 一開始就被孤立的噪點吧，自然有自己的傲骨，接著孤芳...
DBSCAN 聚類演算法
dbscan演算法是一種基於密度聚類的演算法。核心概念 核心點 若某個點的密度達到演算法設定的閾值 即 r 鄰域內點的數量不小於 minpts 則其為核心點。直接密度可達 若某點p在點q的 r 鄰域內，且q是核心點，則稱p從q出發直接密度可達。密度可達 若有乙個點的序列q0 q1 qk，對任意qi從...