DBSCAN

可以話係最多人用嘅基於密度聚類法之一，係Density-based spatial clustering of applications with noise嘅縮寫，喺1996年由Martin Ester、Hans-Peter Kriegel、Jörg Sander 同 Xiaowei Xu 提出。

步驟
步驟如下：
想像有一點 ，如果佢周圍半徑  嘅範圍內超過咗  咁多點，噉佢就算係核心點；
想像有兩點  同 ，如果  ，噉  算係可以由  直接去到；順帶一提， 一定要係核心點。
想像有兩點  同 ，如果有條路徑 ，當中  而且 ，期間每點都可以由打前嗰點直接去到嘅，噉  算係可以由  去到；
所有「唔能夠由第啲點度去到」嘅點，冚唪唥當係雜訊。
如果  係核心點，噉佢同所有由佢度去到嘅點成一個聚類。

用圖像表示嘅話，可以想像下圖：下圖 ，A 等嘅全部都係核心點，因為佢哋全部都有「周圍  咁遠嘅範圍內有超過  咁多點」呢種特性， B 同 C 唔係核心點，但可以由 A 去到，於是啲加埋 B 同 C，就成一個聚類； N 唔能夠由任何一點度去到，所以當係雜訊忽視。

聚類分析

攷

聚類分析