你好@utkcito ， 謝謝你的建議！ 我們已收到您的請求並將予以考慮。
好想法@utkcito
對於其他人，請查看下方鏈接頂部的圖表，了解此方法與其他方法的比較。根據我的經驗，它並沒有取代當今 JMP 中的方法，但有時基於密度的聚類在其他方法不起作用時才起作用。
https://towardsdatascience.com/how-dbscan-works-and-why-should-i-use-it-443b4a191c80
例子：基於密度的聚類？
如果能夠使用 DBScan 和 HDBSCAN 就太好了，因為它們對於平面和參數叢集失敗的各種實例都很強大且有用。
2023 年的相關願望： 聚類：模型比較與不同聚類場景的指標
