DBSCAN如何处理噪声数据？

DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的聚类算法，它特别适合处理噪声数据。DBSCAN的核心思想是将样本分为三类：核心点、边界点和噪声点。

1. 核心点：具有足够数量（通常是ε邻域内的k个点）的邻居，被认为是高密度区域的一部分。
2. 边界点：虽然自身不是核心点，但它至少有一个邻居属于核心点集合，这类点也被视为簇的一部分。
3. 噪声点：既不属于核心点也不属于边界点，它们周围没有足够密度的邻居，通常被视为孤立的数据点或异常值。

对于噪声数据，DBSCAN会自动将其识别为噪声，因为它不符合形成密集区域的条件。当遇到孤立的噪声点时，它们不会与其他任何点连接成簇，因此会被单独标记。用户可以根据需要调整参数（如ε和k）来控制对噪声的敏感度，使得噪声点更容易或更难被分类为噪声。