DBSCAN聚类算法简介
DBSCAN（Density—Based Spatial Clustering of Application with Noise）算法是一种典型的基于密度的聚类方法。它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够密度的区域划分为簇，并可以在有噪音的空间数据集中发现任意形状的簇。
1. 基本概念
DBSCAN 算法中有两个重要参数：Eps 和 MmPtS。Eps 是定义密度时的邻域半径，MmPts 为定义核心点时的阈值。
在 DBSCAN 算法中将数据点分为以下 3 类。
1）核心点
如果一个对象在其半径 Eps 内含有超过 MmPts 数目的点，则该对象为核心点。
2）边界点
如果一个对象在其半径 Eps 内含有点的数量小于 MinPts，但是该对象落在核心点的邻域内，则该对象为边界点。
3）噪音点
如果一个对象既不是核心点也不是边界点，则该对象为噪音点。
通俗地讲，核心点对应稠密区域内部的点，边界点对应稠密区域边缘的点，而噪音点对应稀疏区域中的点。
在图 1 中，假设 MinPts=5，Eps 如图中箭头线所示，则点 A 为核心点，点 B 为边界点，点 C 为噪音点。点 A 因为在其 Eps 邻域内含有 7 个点，超过了 Eps=5，所以是核心点。
点 E 和点 C 因为在其 Eps 邻域內含有点的个数均少于 5，所以不是核心点；点 B 因为落在了点 A 的 Eps 邻域内，所以点 B 是边界点；点 C 因为没有落在任何核心点的邻域内，所以是噪音点。
