聚类分析 | Python密度聚类（DBSCAN）

密度聚类是一种无需预先指定聚类数量的聚类方法，它依赖于数据点之间的密度关系来自动识别聚类结构。
本文中，演示如何使用密度聚类算法，具体是DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）来对一个实际的数据集进行聚类分析。

一、基本介绍

密度聚类的核心思想是将数据点分为高密度区域和低密度区域。高密度区域内的数据点被认为属于同一簇，而低密度区域的数据点被视为噪声或离群点。

DBSCAN是一种常用的密度聚类算法，其原理基于以下概念：

核心点（Core Point）：在半径ε内至少包含MinPts个数据点的数据点被称为核心点。
边界点（Border Point）：在半径ε内包含少于MinPts个数据点但位于核心点邻域内的数据点被称为边界点。
噪声点（Noise Point）：既不是核心点也不是边界点的数据点被称为噪声点。
DBSCAN算法的主要步骤如下：

1、从数据集中选择一个未被访问的数据点。

2、如果该数据点是核心点，则以该点为种子开始构建一个聚类簇。

3、通过扩展核心点的邻域，将相邻的核心点和边界点加入到聚类簇中。

4、重复步骤1-3，