DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一種基于密度的聚類算法，它通過識別數據點周圍的密度模式來發現聚類，并且能夠有效地處理噪聲數據。以下是DBSCAN處理噪聲數據的方式：
- 核心點、邊界點和噪聲點的定義：
- 核心點：在距離閾值ε內至少包含最少數量MinPts個點的點被視為核心點。
- 邊界點：不是核心點，但在某個核心點的ε-鄰域內。
- 噪聲點：既不是核心點也不是邊界點的點。
- DBSCAN算法處理噪聲數據的方式：
- DBSCAN算法通過將數據點分為核心點、邊界點和噪聲點來處理噪聲數據。核心點是在高密度區域內的點，邊界點位于核心點的鄰域內但本身不是核心點，而噪聲點既不是核心點也不是邊界點。通過這種方式，DBSCAN能夠識別并排除那些不屬于任何聚類的噪聲點。
通過這種方式，DBSCAN算法能夠有效地識別和處理噪聲數據，同時保持對數據集中真實聚類的敏感性。
