DBSCAN算法自适应参数确定方法的实验研究

本文通过实验验证了一种新的基于核密度估计的DBSCAN算法参数自适应确定方法。该方法不需人工干预，可以根据数据样本的分布特征自动选择合理的Eps和minPts参数，避免了传统DBSCAN算法因参数选择不当导致聚类结果不准确的问题。实验结果表明，该方法可以有效提高DBSCAN算法聚类结果的准确度。