DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的聚类算法，广泛应用于以下领域：

🌟 核心应用场景

  • 异常检测
    通过识别低密度区域，有效发现噪声点或异常数据。例如：金融欺诈检测、网络入侵识别

    异常检测

  • 地理围栏分析
    在位置数据中发现高密度聚集区域，常用于城市规划、零售门店选址

    地理围栏分析

  • 图像分割
    通过像素密度识别图像中的有意义区域，适用于医学影像分析

    图像分割

📌 实际案例解析

  1. 零售行业
    分析顾客热力图，发现门店未被覆盖的高潜力区域
    查看完整案例

  2. 社交媒体
    识别用户兴趣群体，过滤垃圾账号

    社交媒体用户聚类

  3. 物联网设备监控
    自动检测设备分布中的孤立点（如故障设备）
    了解更多参数设置

🔍 拓展学习

如需深入理解DBSCAN的数学原理，可参考：
DBSCAN算法详解
或探索其在流数据处理中的变体：
流式DBSCAN应用