DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一種基于密度的聚類算法，它能夠在數據集中發現任意形狀的簇，并有效處理噪聲數據。以下是關于DBSCAN在聚類分析中的應用案例：
eps和min_samples），可以將地理位置數據劃分為不同的類別，如商業區、住宅區等。eps值可能導致聚類過于分散，而過大的eps值可能將本不屬于同一類的點強行聚合在一起。minPts的選擇與數據的維度、密度和噪聲水平密切相關。通過上述案例，我們可以看到DBSCAN在聚類分析中的強大應用能力，特別是在處理具有不規則形狀和不同密度的數據集時。
