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可视化网址

通过可视化工具，我们可以直观地观察数据分布和聚类效果，为后续分析提供参考依据。

DBSCAN

DBSCAN是一种无监督学习算法，能够自动识别数据中的潜在簇（聚类），常用于处理زیovněて的数据分析任务。

和其他算法的区别

与K-means或系统算法不同，DBSCAN是基于密度的聚类方法，其核心思想是根据物體的密度来决定是否属于某一簇。

优点

DBSCAN具有以下优势：

• 能够发现任意形状的簇，无需事先指定簇的形状或数量
• 能够识别噪声数据，提供更鲁棒的分析结果

总结：

在实际应用中，可以根据数据特点选择合适的算法：

• 如果数据呈现出明确的结构或分布，DBSCAN会是较优的选择
• 对于数据形状不嚴峻或存在多数噪声的场景，系统聚类算法可能更具优势
• K-means算法在典型场景下表现稳定，但需谨慎处理初始质心选择问题

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