簡單的說就是根據乙個根據物件的密度不斷擴充套件的過程的演算法。乙個物件o的密度可以用靠近o的物件數來判斷。學習dbscan演算法，需要弄清楚幾個概念：
一：基本概念
1.2.minpts(領域密度閥值)：物件的
3.核心物件：如果物件o
4.直接密度可達：如果物件p在核心物件q的
5.密度可達：在dbscan中，p是從q(核心物件)密度可達的，如果存在物件鏈
6.密度相連：如果存在物件
物件關於
二：密度可達和密度相連
圖1基於密度的聚類中的密度可達和密度相連性
由上圖可看出m,p,o.r 都是核心物件，因為他們的內都只是包含3個物件。
1.物件q是從m直接密度可達的。物件m從p直接密度可達的。
2.物件q是從p(間接)密度可達的,因為q從m直接密度可達，m從p直接密度可達。
3.r和s是從o密度可達的，而o是從r密度可達的，所有o,r和s都是密度相連的。
三：dbscan聚類過程
1.dbscan發現簇的過程
初始，給定資料集d中所有物件都被標記為「unvisited」，dbscan隨機選擇乙個未訪問的物件p，標記p為「visited」，並檢查p的
否至少包含minpts個物件。如果不是，則p被標記為雜訊點。否則為p建立乙個新的簇c，並且把p的
中所有物件都放在候選集合n中。dbscan迭代地把n中不屬於其他簇的物件新增到c中。在此過程中，對應n中標記為「unvisited」的物件
dbscan把它標記為「visited」，並且檢查它的
，如果至少包含minpts個物件，則
中的物件都被新增到n中。dbscan繼續新增物件到c，直到c不能擴充套件，即直到n為空。此時簇c完成生成，輸出。
為了找到下乙個簇，dbscan從剩下的物件中隨機選擇乙個未訪問過的物件。聚類過程繼續，直到所有物件都被訪問。
2.dbscan聚類演算法流程
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