【Python机器学习】零基础掌握DBSCAN聚类

是否能通过一种只能的分析工具解决城市交通拥堵的问题？

想象一下，你正开车行驶在城市的街道上，但由于交通拥堵，几乎每走一步都要停下来，怎么有那么多车？有没有什么办法通过一些简单的操作来疏导交通？你可能会想：“这些交通瓶颈到底是怎么形成的？有没有办法解决它们？”

交通拥堵不仅浪费时间，还增加了空气污染。一种有效的解决方案是通过数据分析来识别交通瓶颈，并据此进行道路改造或交通流量调整。

通过收集和分析交通流量数据，我们可以找到这些交通瓶颈，并对它们进行优化。这里，我们可以使用DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法来进行这样的分析。

假设有一组交通流量数据，数据中包括每个路口的车流量。

路口	车流量
A	1200
B	500
C	1500
D	700
E	300

通过DBSCAN算法可以找到车流量最大的路口，并据此进行进一步的道路优化。