Z mojego rozumienia DBSCAN można określić epsilon, powiedzmy, 100 metrów i - ponieważ DBSCAN bierze pod uwagęosiągalność gęstości inie bezpośrednia dostępność gęstości przy znajdowaniu gromad kończy się gromadą, w której maksymalna odległość między dowolnymi dwoma punktami wynosi> 100 metrów. W bardziej ekstremalnej sytuacji wydaje się możliwe, że możesz ustawić epsilon na 100 metrów i skończyć z gromadą 1 kilometra:patrz [2] [6] w tej tablicy obrazów z nauki scikit na przykład, kiedy to może nastąpić. (Jestem więcej niż chętny, aby mi powiedzieć, że jestem totalnym idiotą i źle rozumiem DBSCAN, jeśli to się tutaj dzieje.)

Czy istnieje algorytm oparty na gęstości, taki jak DBSCAN, ale uwzględnia pewien rodzaj progowania dla maksymalnej odległości między dowolnymi dwoma punktami w klastrze?