DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。与划分和层次聚类方法不同，它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。
C++实现代码，自定义扫描半径(eps)、最小包含点数(minPts)、维度。
2020-02-04 03:13:12
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java版的DBSCAN聚类算法实现，是典型的算法思路实现，遍历未访问的所有点，如果是核心点，就新建一个簇，然后遍历其邻域内的所有点集A，不断扩展，如果簇内的点时核心点，就将其邻域所有点纳入点集A，并从点集移除已访问的点，循环下去，直到所有的点都被访问。
2019-12-21 21:33:07
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