摘要：经典的密度聚类算法是DBSCAN（Density—BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）．它在处理空间数据时具有快速、有效处理噪声点和发现任意形状的聚类等优点。但是DBSCAN存在一些缺点，因此许多密度聚类算法被提出来，包括：基于抽样的DBSCAN、基于数据分区的DBSCAN、基于密度梯度的聚类算法和基于相对密度的聚类算法等。

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