核心点：若某个点的密度达到算法设定的阈值，即ε-邻域内点的数量（包括自己）不小于minPts，则该点为核心点。
边界点：在ε-邻域内点的数量小于minPts，但是落在核心点邻域内的点。
噪声点：不属于任何一个簇的点，从任何一个核心点出发都是密度不可达的。
ε-邻域：设定的半径r。
直接密度可达：若某点p在点q的r邻域内，且q是核心点，则称p从q出发是直接密度可达的。
密度可达：若有一个点的序列q0、q1...qk，对任意q0-qi-qk是直接密度可达的，则称从q0到qk密度可达，这实际上是直接密度可达的传播。
密度相连：若从某核心点p出发，点q和点k都是密度可达的，则称点q和点k是密度相连的。
如果p是核心点，则它与所有由它可达的点（包括核心点和边界点）形成一个簇，每个簇拥有最少一个核心点，边界点也可以是簇的一部分，但它在簇的边缘位置，因为它不能到达更多的点。在DBSCAN里，簇可以理解为被低密度区域分隔开的稠密对象区域，DBSCAN将具有足够高密度的区域划分为簇，并在具有噪声的空间数据中发现任意形状的簇。
DBSCAN通过检查空间数据中每点的邻域来搜索簇。
如果点p的邻域包含的点多于minPts，则创建一个以p为核心点的新簇，然后，DBSCAN迭代地聚集从这些核心点密度可达的对象，这个过程可能涉及一些密度可达簇的合并，当没有新的点可以添加到任何簇时，该过程结束。
半径r：根据k距离来设定。
首先选中一个点，计算它和所有其它点的距离，从小到大排序为d1、d2、d3...，假如d3和d4之间的差异很大，就可以认为d1到d3之间的距离是合适的，将其设为半径。
minPts：一般可通过多次尝试设置。
不需要指定簇个数；
可以发现任意形状的簇；
擅长找到离群点（检测任务）；
仅需两个参数。
不适用于高维数据；
参数对结果影响非常大；
sklearn中效率很慢（可以应用数据削减策略）。
目录前言滤波电路科普主要分类实际情况单位的概念常用评价参数函数型滤波器简单分析滤波电路构成低通滤波器RC低通滤波器RL低通滤波器高通滤波器RC高通滤波器RL高通滤波器部分摘自《LC滤波器设计与制作》，侵权删。前言最近需要学习放大电路和滤波电路，但是由于只在之前做音乐频谱分析仪的时候简单了解过一点点运放，所以也是相当从零开始学习了。滤波电路科普主要分类滤波器：主要是从不同频率的成分中提取出特定频率的信号。有源滤波器：由RC元件与运算放大器组成的滤波器。可滤除某一次或多次谐波，最普通易于采用的无源滤波器结构是将电感与电容串联，可对主要次谐波（3、5、7）构成低阻抗旁路。无源滤波器：无源滤波器，又称
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