SpringBoot+Ptyhon采用DBScan算法对误报点进行聚类分析

DBSCAN聚类算法，即基于密度的空间聚类算法，通过对给定数据集中每个数据点周围的密度情况进行分析，将数据点划分为核心点、边界点和噪声点。核心点是周围半径内有足够多其他数据点的点，边界点在某个核心点的半径内但不满足核心点条件，而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算法具有处理任意形状簇、无需预先指定簇个数、自动识别噪声点等优点。然而，在密度差异较大的数据集中，可能无法有效聚类。此外，算法的参数如半径和密度需要根据数据集特性来选择。