DBSCAN深度解析Python密度聚类模型
DBSCAN 的 Jupyter Notebook 版本写得还挺深刻的，逻辑清晰，注释也到位，适合刚入门或者想深入理解密度聚类的你。
密度聚类的核心就是看点周围的邻居多不多，多了就这里是个“热区”。在DBSCAN.ipynb里，作者用了几个可视化图例，把聚类过程讲得明明白白，像个手把手教学的老朋友。
代码结构也比较简洁，从导入库、参数设定到画图展示，一步步来，逻辑顺顺的。不熟 Python 也别慌，用到的库大部分是sklearn和matplotlib，常见又好用。
想看其他语言实现的？也有，像C++版本写得还不错，Matlab 版也能用来对比下各自的思路。更实战点的还有C++示例版，方便上手测试。
不过要提醒一下，DBSCAN对参数还是挺敏感的，是eps和min_samples，不太会选的话聚类结果会偏差大。建议你先在小样本上试试，调到满意再扩展。
如果你已经用过kmeans之类的传统聚类方法，想试试“不需要先指定类数”的方案，那这个 Notebook 真的值得一看。
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