DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，能够有效识别数据中的聚类结构并处理噪声点。深入介绍DBSCAN算法的基本原理、主要应用领域及其优缺点。通过分析密度、核心点、边界点等概念，探讨如何优化DBSCAN算法以应对高维数据和复杂数据分布的挑战。掌握DBSCAN算法能帮助数据分析师在无监督学习任务中进行高效的聚类分析，尤其适用于处理复杂且噪声较多的数据集。