DBSCAN算法流程图

DBSCAN算法是一种密度聚类算法，其流程图如下所示：

1. 任意选择数据集中的一个点作为起始点。
2. 检查该点的邻域，即在其ε半径范围内的其他点。如果邻域内至少存在minPoint个点，则将这些点都归为同一个聚类。
3. 对于已经归为聚类的点，递归地重复步骤2，对其邻域内的点进行聚类扩展。
4. 当所有的点都被访问过时，DBSCAN算法结束，得到了所有的聚类。

简单来说，DBSCAN算法通过将密度相连的点归为同一个聚类，从而发现任意形状的簇。它的流程图可以总结为选择起始点，扩展密度可达的聚类，直到所有点都被访问过。 值得一提的是，DBSCAN算法的理论比较简单易懂，同时也具有较好的聚类效果，这使得它成为一种常用的聚类算法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【机器学习】DBSCAN密度聚类算法（理论 + 图解）](https://blog.csdn.net/wzk4869/article/details/129136871)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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