第1关:dbscan算法的基本概念

DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法）是一种基于密度的聚类算法，可以将数据集划分为多个簇，同时还能够识别出噪声点（不属于任何簇的数据点）。其基本思想是将密度相连的数据点划分为同一簇，通过控制密度和距离的阈值参数，可以得到不同形状和大小的簇。

在DBSCAN算法中，每个数据点都有两个重要的参数：邻域半径（epsilon）和最小邻居数（MinPts）。邻域半径定义了一个数据点的邻域范围，而最小邻居数指的是在邻域范围内必须存在的数据点数量。通过这两个参数，可以将数据点分为三类：核心点、边界点和噪声点。

核心点是指在其邻域内存在至少MinPts个数据点的数据点，边界点是指在其邻域内存在少于MinPts个数据点的数据点，但是它属于某个核心点的邻域，噪声点是指不属于任何核心点或边界点的数据点。

DBSCAN算法的基本流程如下：

1. 随机选取一个未被访问的数据点p。
2. 以p为中心，找出其邻域内的所有数据点。
3. 如果p是核心点，则以p为种子点，找出所有密度可达点，并将它们划分为一个簇。
4. 如果p不是核心点，则将p标记为噪声点。
5. 重复以上过程，直到所有数据点都被访问过。最终得到若干个簇和一些噪声点。