请原谅我没有使用正式术语，我最近才开始接触机器学习。
为了学习，我决定尝试使用Ruby实现DBSCAN算法（https://github.com/matiasinsaurralde/dbscan）。
基于https://github.com/matiasinsaurralde/dbscan/blob/master/examples/simple.rb中的简单示例，我创建了一个包含1000个数组的数组，每个数组包含两个随机值，“x”和“y”（一个二维点），然后我将这些数据输入到DBSCAN算法中（根据需要调整“epsilon”和“最小距离”）。
data_sample = Array.new(1000) { Array.new(2) { rand(100).round } }dbscan = DBSCAN( data_sample, :epsilon => 3, :min_points => 2, :distance => :euclidean_distance )然后我将结果数据（簇和未簇的数据）导出到Excel中，以便绘制簇和未簇数据的图表。
这是我的结果：
黑色点是未簇的数据。
现在有一件事我还不确定：对于一些非常接近的点，或者一些共享相同x和y的点，我发现其中一个点没有进入与另一个点相同的簇，而是被归类为未簇的点。
看看点47, 74：属于簇的点在另一个未簇点的“上面”。这种情况也发生在14, 87，77, 64，20, 61以及许多其他地方（对于一些点对，它们有相同的x和y）。
正如我所说，我还在学习中，所以请问是否有人能解释我所看到的现象？这是否与DBSCAN算法的内部工作原理有关？还是更可能是算法实现中的一些错误？或者是我做了一些错误的假设？
希望这些信息足够，但如果你需要更多信息，请随时告诉我。
回答：
实际上这里包含了两个问题：
- 两个非常接近的点是否可能有不同的标记？特别是其中一个被标记为“未簇”？
是的，这是可能的，直接来自dbscan方法，特别是要求一个点必须有足够多的近邻点，才能被分类为除“未簇”之外的任何类别。
- 两个位置完全相同的点是否可能最终进入两个不同的簇？
不，这是不可能的。因此，要么这些点并非完全相同（也许你在比较它们的四舍五入表示，而非真实值？），要么实现中有错误。
