轨迹数据里既有市中心的密集停留点，也有郊区稀疏但真实的停留点。你用 DBSCAN 设 eps=500m、minPts=10，结果市中心全连成一个大簇、郊区几乎全被标成噪声。如果只能调参数，你怎么调；如果调参解决不了，你换什么方法、为什么它能处理密度差异？
面试官在考什么
判断候选人是否理解 DBSCAN 全局单一 eps 的根本局限，而不是把它当成一个调参问题。
回答框架 · 前两步
- DBSCAN 只有一组全局 eps 和 minPts，密度差异大时必然顾此失彼：eps 按市中心定，郊区点邻域里凑不够 minPts，全部成噪声；eps 按郊区定，市中心会连成一片。这是参数模型的固有局限，不是调参能根治的。
- eps 选择：对每个点算它到第 k（k 取 minPts）近邻的距离，排序后画 k-distance 图，取拐点作为 eps；拐点不清晰时，可看几个候选 eps 下簇数和噪声比例的变化来定。
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