1. 簡介

DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一種基於密度的聚類算法，適用於發現具有任意形狀的聚類，並能有效處理噪聲數據點。

2. 原理

DBSCAN 使用兩個主要參數來進行聚類：

• Eps（近邻半径）：決定一個點的鄰域範圍。
• MinPts（最少核心為基立的點數）：在 Eps 鄰域內需要至少 MinPts 個點才被認為是核心點。