机器学习中的密度聚类与代码示例部分
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一、密度聚类方法解析
密度聚类的核心理念是依据样本点密度的高低来构建簇或类别，密度较高的区域更易于形成一个类别，从而完成聚类任务。
相较于基于距离的聚类方法仅能识别凸形结构的局限性，密度聚类算法能够根据密度分布识别出任意形状的聚类结构，并且对于噪声数据具有较强的鲁棒性。
由于该算法需要对每个样本点周围区域的密度进行计算，因此其计算复杂度相对较高。
二、DBSCAN算法应用与分析
DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）聚类算法是一种典型的基于密度的聚类方法。相较于划分式聚类和层次化聚类，该算法将簇定义为由密度相连的样本点构成的最大集合，能够在包含噪声数据的集合中识别出任意形状的聚类结构。
1、DBSCAN算法的一些概念
a. 对象：可被视作样本点
b. 对象的
- 邻域：针对特定对象所设定的半径范围
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