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人工智能完整词典
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核心点
在其epsilon邻域内至少有MinPts个点，用作形成聚类的种子点。
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边界点
不是核心点，但位于至少一个核心点的epsilon邻域内，因此属于某个聚类。
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噪声点
既不是核心点也不是边界点，不属于任何聚类，被视为异常值或离群值。
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可达性图
由OPTICS等算法使用的表示方法，用于可视化数据的密度结构并识别聚类。
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k最近邻距离
通过分析每个点到其第k个最近邻的距离来估计DBSCAN中epsilon参数最优值的常用方法。
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密度连通性
两个点如果存在一条密集点链连接它们，则它们是连通的原则，这是DBSCAN中构建聚类的基础。
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确定性
DBSCAN的特性，确保对于给定的数据集和参数，聚类结果始终相同，与K-Means等算法不同。
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维度灾难
DBSCAN面临的主要挑战，在非常高维的空间中，密度概念变得不太相关，算法性能会下降。
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任意聚类
DBSCAN能够识别非凸形状和不同大小的聚类的能力，与K-Means等假设球形聚类的算法不同。
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