DBSCAN和边界点

在这些很重要的情况下，每个群集的点数通常为1。

更好的决胜局将是距离，但即使那样也可以取得平局。

这是一个微不足道的修改，可以在后处理中轻松实现：对于每个边界点，找到最近的核心点，并使用该标签。

但是，这有关系吗？

集群从来都不是完美的。我们在这里谈论的是一种罕见的情况，其中“最佳”（基于两个硬性阈值的“最佳”的临时定义）分配通常会使最终结果相差0.000。

如果我没记错的话，DBSCAN作者建议您也可以将这些点分配给两个集群。这就是所谓的解决方案最真实的定义（边界点是从两个集群可达）。但这使一切变得更加复杂。因为许多用户希望每个点在一个漂亮的数字列中都有一个标签，而不必处理这种特殊情况。