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DBSCAN是什么？

PostGIS中实现的一个聚类算法，可根据密度对要素进行聚类，该方法使用的是“DBSCAN”算法。

DBSCAN是什么？

“DBSCSN”并不是扫描数据库（scan database），而是“Density-based spatial clustering of applications with noise”的缩写，基于密度的空间聚类算法，适用于含有噪声数据的地理数据聚类。满足了两个要点：1. 算法的输入参数要求使用者的领域知识要尽量少，甚至不需要；2. 适用于任何几何类型，且对大数据有较好的效率。由Martin Ester等提出：

该算法接受两个参数，eps和minPts，

• eps：当前点与周围点的距离阈值，距离小于阈值则认为两点是一个聚类；
• minPts：满足距离小于阈值的点的数量

算法的执行步骤是，遍历所有点，若在当前点eps为半径的范围内点的数量大于minPts指定的数量，那么认为这些点是一个聚类。

转载自：https://blog.csdn.net/qingyafan/article/details/86663371