DBSCAN聚類算法的原理是什麽？

DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）是壹種基於密度的聚類算法，它可以發現具有任意形狀的簇，而且對噪聲數據具有較好的魯棒性。DBSCAN算法的原理是將樣本空間劃分為若幹個半徑為ε的超球體，然後對於每個超球體，如果其內部包含足夠多的樣本點（即達到預定閾值MinPts），則將其視為壹個核心點，並將其鄰域內的樣本點加入到該核心點的簇中。如果壹個超球體內部不包含足夠多的樣本點，則將其視為噪聲點。