DBScan是一种基于密度的聚类算法，它有一个核心点的概念：如果一个点，在距它Eps的范围内有不少于MinPts个点，则该点就是核心点。核心和它Eps范围内的邻居形成一个簇。在一个簇内如果出现多个点都是核心点，则以这些核心点为中心的簇要合并。
下图给出DBScan的聚类结果：
可以看到DBScan可以发现噪声，即它把(3,14)判定为噪声。
到这里你一定有个疑问：为什么(8,3)一个点形成了一个簇，不是一个簇最少应该包含MinPts个点吗，如果只有一个点，那(8,3)应该归为噪声才对呀？
其实你仔细阅读下面的代码就会发现原因。在算法运行的早期，(8,3)、(5,3)、(8,6)、(10,4)被划分为一个簇，并且此时判定(8,3)是核心点—这个决定不会再更改。只是到后来(5,3)、(8,6)、(10,4)又被划分到其他簇中去了。
下面给出DBScan算法的核心代码：
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