DBSCAN算法 dbscan怎么读

　　DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applacations withNoise）是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。与划分和层次聚类方法不同，它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。DBSCAN算法具有足够高密度的区域划分为一类，并可以在带有噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类

　　DBSCAN算法提出了一些新的定义：

　　DBSCAN算法是基于密度的聚类算法，它将类看作是数据空间中被低密度区域分割开的高密度对象区域。在该算法中，发现一个聚类的过程是基于这样的事实：一个聚类能够被其中的任意一个核心对象所确定。其基本思想是：考察数据库D中的某一个点P，若P是核心点，则通过区域查询得到该点的邻域，邻域中的点和P同属于一个类，这些点将作为下一轮的考察对象，并通过不断地对种子点进行区域查询来扩展它们所在的类，直至找到一个完整的类。

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