dbscan矩形划分

DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的空间聚类算法，它将具有足够高密度的区域划分为簇，并可以发现任意形状的簇。DBSCAN算法将数据集中的点分为三类：核心点、边界点和噪声点。核心点是指在其邻域内含有超过MinPts数目的点；边界点是指既不是核心点也不是噪声点的点，但其邻域内点的数量小于MinPts；噪声点则是指既不是核心点也不是边界点的点。DBSCAN算法通过不断扩展核心点的邻域来生长簇，从而形成最终的聚类结果。