基于密度的聚类方法的主要目标是寻找被低密度区域分离的高密度区域。
与基于距离的聚类算法不同的是，基于距离的聚类算法的聚类结果是球状的簇，而基于密度的聚类算法可以发现任意形状的簇。
基于密度的聚类方法是从数据对象分布区域的密度着手的。如果给定类中的数据对象在给定的范围区域中，则数据对象的密度超过某一阈值就继续聚类。
这种方法通过连接密度较大的区域，能够形成不同形状的簇，而且可以消除孤立点和噪声对聚类质量的影响，以及发现任意形状的簇。基于密度的聚类方法中最具代表性的是DBSAN算法、OPTICS算法和DENCLUE算法。
基于密度的聚类方法的主要目标是寻找被低密度区域分离的高密度区域。 与基于距离的聚类算法不同的是，基于距离的聚类算法...
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本文标题：基于密度的聚类方法
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