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基于密度的空间聚类的噪音 （DBSCAN） 的应用程序是在 1996 年的数据的聚类算法的马丁酯、 汉斯-彼得 · 克利格尔、 Jörg 砂光机和小薇徐。[1] 它是一种基于密度的聚类算法，因为它会找到集群从估计的密度分布的相应节点的数目。DBSCAN 是最常用的聚类算法之一，也最科学文献中引用。]光学可以看作是向多个范围，有效地取代 ε 参数与最大值搜索半径的 DBSCAN 泛化。我用了实践性的 java 这种算法，我已从控制台本身输入。