IPDBSCAN 的思路挺聪明的，尤其适合你在密度不太均匀的数据集上做聚类。它不像原始 DBSCAN 那样死板地全局设定ε，而是先按局部划分，取个平均ε来跑全局聚类，这种方法对提升聚类质量还挺有的，是那种“不强烈”密度差异的数据。

IPDBSCAN 的核心点在于动态调整ε值，你不用太担心参数怎么调合适了，算法自己就能做个折中判断。对，就是那种你常常聚完之后发现类簇分得零碎、边界模糊的场景，它就挺能救场的。

对比 PDBSCAN，它不仅能类簇分裂的问题，还能减少冗余点，让你聚出来的结果更干净。你拿它在交通轨迹、营销数据、用户行为日志这种数据上试试，效果比你手动调参要省心多了。

哦对了，推荐你顺带看看这几个实现文章，像Python 实现 DBSCAN 聚类算法和DBSCAN 算法 Matlab 实现聚类算法，都挺实用，代码也好上手。

如果你最近在做跟密度聚类相关的可视化或大数据，不妨把 IPDBSCAN 加到工具箱里，省时省力，效果也不错。