DBSCAN即Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise(具有噪声的基于密度的空间聚类应用程序)。它是一种基于密度的聚类算法，可用于在数据中发现任意形状的聚类。DBSCAN将数据点分为核心点、边界点和噪声点三类，在核心点的密度直接可达范围内的点会被归为同一聚类。它的优点是能够在任意形状的聚类中发现噪声和异常值。可以应用于很多领域，如图像处理、社交网络分析等。进一步学习DBSCAN聚类算法，可以深入理解其工作原理，并掌握其在实际中的应用。
