介绍一下 DBSCAN 聚类算法，要求以 Markdown 格式输出，并包含以下几个要点：什么是 DBSCAN，DBSCAN 的两个重要参数，DBSCAN 聚类的特点。
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## DBSCAN 聚类算法介绍

### 什么是 DBSCAN

DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的空间聚类算法，能够发现在具有噪声的空间数据库中找到任意形状的聚类，该算法由 Martin Ester、Hans-Peter Kriegel、Jörg Sander 和 Xiaowei Xu 等人在1996年提出。与传统的基于层次、距离或概率模型的聚类算法相比，DBSCAN可以从包含大量噪点的数据集中有效地识别出异常和噪声数据点。

### DBSCAN 的两个重要参数

1. **ε (Epsilon)**: 表示半径，即邻域的大小。在定义核心点（具有足够多领域内的其他点的点）时，此参数用于确定一个点的邻域范围。
2. **MinPts (Minimum Number of Points)**: 表示形成集聚所需的最小点数。定义了要想成为一个核心点，在其ε邻域内至少应包含多少个点（包括该点本身）。

### DBSCAN 聚类的特点

- **发现任意形状的聚类**: 不需要事先知道簇的数量，可以发现自然地存在于数据中的潜在非凸形聚类。
- **对噪声数据不敏感**: 能够有效排除噪声点，这些被视作不属于任何簇的孤立点，对于处理具有噪声的数据集非常有用。
- **参数数量较少**: 与K-Means等算法相比，DBSCAN仅需要设置两个参数（ε和MinPts），这大大减少了调参工作的复杂性。
- **对密度差异敏感**: 当数据集中存在密度大小非常不同的群集时，DBSCAN可能难以用一组固定的参数值同时很好地解析所有群集。
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