在面对具有复杂分布特征的数据集时，如何运用自适应方法优化DBSCAN算法的Eps和MinPts参数，以提升聚类的准确性和效率？

针对您的问题，强烈建议您查阅《自适应DBSCAN参数优化算法：实现高效聚类》这篇文章，它提供了深入的分析和解决方案。DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法是一种能够发现任意形状簇的密度聚类算法，其核心在于两个参数：Eps（邻域半径）和MinPts（形成密集区域所需的最小点数）。选择合适的Eps和MinPts是实现高效聚类的关键。

参考资源链接：[自适应DBSCAN参数优化算法：实现高效聚类](https://wenku.csdn.net/doc/6401aba9cce7214c316e90be?spm=1055.2569.3001.10343)

自动优化这两个参数的方法包括但不限于以下步骤：
1. 数据预处理：确保数据是干净的，去除异常值和噪声，标准化数据可以有助于后续的距离计算。
2. Eps参数的自适应选择：可以通过K-平均最近邻法（K-Nearest Neighbor）来估计Eps值，从数据点的k近邻距离中选取一个合适的距离值。
3. MinPts参数的确定：通常可以基于数据集的分布和噪声点的预期数量来设定。如果数据集较大，或者期望识别出的簇较密集，通常需要更大的MinPts值。
4. 参数寻优：利用网格搜索、随机搜索或基于模型的优化方法，如贝叶斯优化等技术来自动寻找最优的Eps和MinPts值组合。
5. 验证聚类结果：使用轮廓系数、DB指数等评估指标来检验聚类结果的有效性。

通过以上步骤，可以实现基于数据集自身特性自动优化DBSCAN参数的目标，进而提高聚类的准确性和效率。详细操作请参考《自适应DBSCAN参数优化算法：实现高效聚类》一文，该资源详细介绍了理论和实际操作步骤，能够帮助您更好地理解和应用这些技术。

参考资源链接：[自适应DBSCAN参数优化算法：实现高效聚类](https://wenku.csdn.net/doc/6401aba9cce7214c316e90be?spm=1055.2569.3001.10343)