什么是DBSCAN算法

DBSCAN算法是一种密度聚类算法，全称为Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise。该算法的主要思想是：将数据集中的点分为核心点、边界点和噪声点三类，核心点是指在半径ε内至少有MinPts个点的点，边界点是指在半径ε内不满足MinPts要求，但是距离某个核心点不超过ε的点，噪声点是指既不是核心点也不是边界点的点。通过遍历所有点，找到所有核心点，然后将每个核心点的ε-邻域内的点加入同一簇中，最终得到一些簇和一些噪声点。该算法可以自动识别不同形状的簇，且对于离群点具有较好的鲁棒性，因此被广泛应用于图像分割、异常检测和推荐系统等领域。