DBSCAN聚类过程

介绍

DBSCAN是一个基于密度的聚类算法，该算法包括几个重要的概念：核心对象，直接密度可达，密度可达，密度相连，这几个概念是层层递进的关系。

概念

核心对象：在ε范围内邻居点大于等于Minpt的对象，其中ε和Minpt为用户定义的参数。

直接密度可达：设p为核心对象，|q，p| <= ε，则从p到q关于ε和Minpt直接密度可达。

密度可达：设p1，p2，p3....pn为一个对象序列，从pi+1到pi直接密度可达，则pn到p1密度可达。

密度相连：从o到p和q密度可达，则p和q之间密度相连。

聚类过程

遍历数据集，从某一个核心对象p开始，寻找该核心对象的所有密度相连点，将所有密度相连点加入到p所在的簇中。寻找p的直接密度可达点中的核心对象，将这些核心对象的密度相连点也都加到p中，如此递归操作，直到不能再扩充。

DBSCAN聚类过程

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