DBSCAN

DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的空间聚类算法，它能够发现任意形状的簇，并且可以识别出噪声点。与传统的基于距离的聚类方法不同，DBSCAN将密度作为聚类的依据，通过计算样本点的密度来确定其所属的簇。DBSCAN的主要优点是不需要预先指定簇的数量，而且对噪声点有很好的鲁棒性。然而，DBSCAN的缺点是对于不同密度的区域可能产生不同的簇，且参数设置较为复杂。DBSCAN广泛应用于数据挖掘、图像处理和生物信息学等领域。