dbscan聚类算法结果图

DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种常用的聚类算法，其结果可以通过一幅图来展示。

DBSCAN算法将数据点分为核心点、边界点和噪声点三类。在结果图中，我们可以使用不同的颜色或符号来表示这三类点。

首先，核心点表示高密度区域的中心，这些点周围有足够数量的其他数据点。通常，可以用一个大圆圈来表示核心点。

其次，边界点表示邻近核心点的点，但是周围的数据点数量不足以使其成为一个核心点。边界点可以用一个小圆圈来表示，或者以其他方式进行标记。

最后，噪声点表示不属于任何聚类的点，它们既不是核心点也不是边界点。噪声点通常以不同的颜色或其他标记方式来表示，以表示其与其他点的区别。

在结果图中，我们可以看到数据点被划分为不同的簇。相同颜色或符号的数据点属于同一个簇，而不同颜色或符号的数据点表示不同的簇。而噪声点则单独分布在各个簇的周围。

这样的结果图能够直观地展示数据点的聚类情况以及噪声点的存在，帮助我们理解和分析数据集的结构。同时，它也可以帮助我们评估聚类算法的性能和有效性。