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**Dbscan算法的基本原理** Dbscan（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的经典聚类算法。其核心原理是通过定义邻域半径（Eps）和最小样本数（MinPts）来识别数据空间中的高密度区域。算法将数据点分为三类：核心点（邻域内样本数达MinPts）、边界点（在核心点邻域但自身非核心）和噪声点。它从任意核心点出发，通过密度可达关系不断扩展聚类，能有效发现任意形状簇并剔除噪声，无需预先指定簇数量。

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