101
правка
Изменения
→DBSCAN
Теперь, если точка является основной, то она формирует кластер вместе со всеми точками, достижимые из этой точки. В кластер будут входить как основные, так и неосновные точки. Таким образом, каждый кластер содержит по меньшей мере одну основную точку.
Алгоритм начинается с произвольной точки из набора, которая еще не просматривалась. Ищется <tex>{\epsilon}</tex>-окрестность точки. Если она не содержит как минимум <tex>m</tex> точек, то помечается как шумовая. Иначе образуется кластер <tex>K</tex>, который включает все точки из окрестности. Если точка из окрестности уже является частью другого кластера <tex>C_j</tex>, то все точки данного кластера добавляются в кластер <tex>K</tex>. Затем выбирается и обрабатывается новая непосещённая точка, что ведёт к обнаружению следующего кластера или шума.
На выходе получаем разбиение на кластеры и шумовые объекты. Каждый из полученных кластеров <tex>C_j</tex> является непустым множеством точек и удовлетворяет двум условиям:
