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模式识别基础：聚类分析_（7）.DBSCAN密度基于聚类算法.docx

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    DBSCAN密度基于聚类算法

    引言

    DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）是一种基于密度的聚类算法，由MartinEster、Hans-PeterKriegel、J?rgSander和XiaoweiXu于1996年提出。DBSCAN算法的主要优点是能够发现任意形状的聚类，并且对噪声点具有较强的鲁棒性。与K-means和层次聚类等传统聚类算法不同，DBSCAN不需要预先指定聚类的数量，而是通过数据点之间的密度关系来自动识别聚类。

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