DBSCAN算法的原理

DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法，其原理如下：

1. 随机选择一个未被访问过的点P；
2. 如果P的ε-邻域中至少包含最小数量minPts个点，则以P为核心点形成一个簇C；
3. 否则将P标记为噪声点；
4. 对于P的ε-邻域中的每个未被访问过的点，如果该点也包含至少minPts个点，则将其加入簇C；
5. 重复步骤4，直到簇C不能再扩展；
6. 重复步骤1~5，直到所有点都被访问过。

其中，ε-邻域指以点P为中心，半径为ε的圆形区域；minPts指簇中最少需要包含的点的数量。

DBSCAN算法的核心思想是基于密度的聚类，即将密度较高的点划分为同一簇，密度较低的点则被标记为噪声点。相比于其他聚类算法，DBSCAN算法不需要预先指定簇的数量，且对噪声点的处理较为灵活。