متناسب با متن زیر، یک عنوان انتخاب کرده و آن را خلاصه کنید

متن: این الگوریتم نیز به مانند دیگر روش‌های خوشه‌بندی نیازمند روشی برای یافتن نزدیکی داده‌ها است. می‌توان از فاصله اقلیدسی جهت اندازه‌گیری فاصله (شباهت) استفاده نمود. برای تشریح الگوریتم، نیازمند آشنایی با پارامترهای ε و μ می‌باشد که توضیح داده می‌شود: هر نقطه از داده با نقاط دیگر فاصله‌ای دارد. هر نقطه‌ای که فاصله‌اش با یک نقطه مفروض کمتر از (ε (eps باشد به عنوان همسایه آن نقطه حساب می‌شود. هر نقطه مفروض که (μ (minpoints همسایه داشته باشد، یک نقطه مرکزی است. همچنین ارتباط نقاط بر اساس وضعیتشان (مرکزی بودن یا نبودن) در هر خوشه، به سه دسته تقسیم می‌شوند: نقاط متصل: نقطه به یک خوشه متصل است که اولا نقطه مرکزی باشد. ثانیا با یکی از نقاط داخل خوشه همسایه باشند. نقاط دسترسی پذیر: نقطه به خوشه دسترسی پذیر است که نقطه مرکزی نباشد ولی با یکی از نقاط داخل خوشه همسایه باشد. اگر نقطه هیچ‌یک از وضعیت‌های بالا را نداشته باشد، نویز برای آن خوشه محسوب می‌شود. همچنین اگر نقطه نسبت به تمام خوشه‌ها نویز باشد، در خوشه نویز قرار می‌گیرد. در شکل زیر نقاط قرمز رنگ نقاط مرکزی هستند. نقاط زرد به خوشه مشخص‌شده دسترسی دارند. نقطه آبی، نویز است. برای شکل زیر μ برابر با ۳ در نظر گرفته شده‌است. روند الگوریتم در شبه کد زیر آورده شده‌است. در ابتدا نقطه به صورت اختیاری انتخاب می‌شود که قبلا بازدید نشده‌است. همسایگی این نقطه به شعاع ε بررسی می‌شود و در صورتی که حداقل تعداد نقاط همسایگی لازم را داشت. خوشه ایجاد می‌شود وگرنه نقطه نویزی برچسب می‌خورد. نکته قابل این است که در ادامه ممکن است این نقطه در همسایگی دیگر نقاط قرار گیردو قسمتی از خوشه دیگر شود. مزایا: سریع برای داده‌های با بعد کم یافتن خوشه‌ها برای اشکال نا منظم و کروی تشخیص نقاط نویز معایب: نقاط مرزی که می‌توانند در دو خوشه نیز باشند، ممکن است به هریک از خوشه‌ها تعلق گیرند. 
جواب:
"DBSCAN" میتواند عنوان مناسب و "dbscan یک روش خوشه‌بندی است که توسط مارتین استر ، هانس-پتر کریگل ، یورگ ساندر و شیائووی شو در ۱۹۹۶ میلادی (۱۳۷۵ شمسی) ارائه گردیده‌است . مزیت این روش به نسبت روش‌های دیگری خوشه‌بندی مانند خوشه‌بندی کی-میانگین این است که نسبت به شکل داده‌ها حساس نمی‌باشد و می‌تواند اشکال غیر منظم را نیز در داده‌ها تشخیص دهد ." میتواند خلاصه ی مناسبی برای این متن باشد