DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的聚类算法，它能够在数据集中发现任意形状的簇，并有效处理噪声数据。以下是关于DBSCAN在聚类分析中的应用案例：
eps和min_samples），可以将地理位置数据划分为不同的类别，如商业区、住宅区等。eps值可能导致聚类过于分散，而过大的eps值可能将本不属于同一类的点强行聚合在一起。minPts的选择与数据的维度、密度和噪声水平密切相关。通过上述案例，我们可以看到DBSCAN在聚类分析中的强大应用能力，特别是在处理具有不规则形状和不同密度的数据集时。
