SpringBoot+Ptyhon应用DBScan算法实现误报点聚类解决方案

DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）聚类算法是一种基于密度的数据点聚类方法，主要用于对数据集进行聚类并识别噪声点。该算法通过分析每个数据点周围的密度，将数据点分为核心点、边界点和噪声点。核心点在周围半径内有足够多其他数据点，边界点在某个核心点的半径内但不满足核心点条件，噪声点则不满足任何条件。从核心点开始，通过密度相连的数据点扩张形成簇。DBSCAN算法的优点包括能够处理任意形状的簇、无需预先指定簇的个数以及自动识别噪声点。然而，对于密度差异较大的数据集，可能存在无法有效聚类的情况。在应用DBSCAN算法时，需要根据数据集的特性合理选择算法参数，如半径和密度。