数据聚类

MapReduce 实现 DBSCAN 的关键在于将数据分区并计算每个分区的密度。以下是一个简单的 MapReduce 实现：，，1. Mapper 阶段：对输入数据进行分区，将每个数据点分配给其所属的分区。，2. Reducer 阶段：对每个分区内的数据点进行聚类，计算局部密度，并将结果合并为全局聚类结果。，，注意：这里的实现仅作为示例，实际应用中可能需要根据具体需求进行调整。