目录

前言

几个高频面试题目

DBSCAN和传统聚类算法对比

算法原理 

发展历程

主要事件

发展分析

什么是DBSCAN

DBSCAN算法的聚类过程

DBSCAN算法的样本点组成

几个相关的概念：

算法思想

DBSCAN算法优缺点和改进

2.1 DBSCAN算法优缺点

2.2 DBSCAN算法改进

算法流程

伪代码

算法参数

eps（邻域半径）

举例说明：

如何选择：

minPts（最小点数）

举例说明：

如何选择：

参数调优的技巧

实战技巧：

噪声数据与异常值

DBSCAN算法处理噪声数据与异常值的优势

优缺点 

优点：

缺点：

DBSCAN算法在处理噪声数据与异常值时的挑战

应用场景

最佳方法

代码实现

MATLAB

代码2

python

代码2

前言

在数据挖掘和机器学习的领域，聚类算法一直是一个热门话题。除了经典的K-Means聚类和层次聚类，还有一种非常强大的基于密度的聚类算法——DBSCAN。DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种无监督的机器学习聚类算法，它能够自动发现数据中的复杂结构，而无需预先指定聚类的数量。

DBSCAN算法有两个非常重要的参数：eps和min_samples。eps参数定义了考虑划入同一类的样本之间的距离阈值，而min_samples参数则指定了在某个数据点周围，被视为聚类核心点的最小样本数。这两个参数的选择对聚类的结果有着至关重要的影响。

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