JCuda 写的 DBSCAN，真的是硬核中的硬核。完全用 GPU 跑聚类，速度相当给力，尤其数据量一大，优势就体现出来了。只要你机器上装了 NVIDIA 显卡，搞定 CUDA 环境，剩下的就按步骤来就行，没啥坑。
JCuda 的 DBSCAN 实现比较适合那种对性能要求高的场景，比如地理空间数据、海量图像特征提取啥的。核心代码是个.cu文件，直接用nvcc编译成.ptx，Java 调用它，顺滑。关键一步：记得把JCuda-All-0.8.0-bin-linux-x86_64.zip解压好，里面的.so和.jar都不能漏。
编译时用javac -Djava.ext.dirs=...这句，路径记得写对，多人就卡在这一步了。还有运行命令java -Djava.ext.dirs=... Test，和编译路径一致就稳了。哦对了，内核代码你可以自己改，比如getNeighbors.cu这个，是拿来算密度邻居的，可以根据需求调调参数。
如果你还在用纯 CPU 跑 DBSCAN，不妨试试这个。初期配置稍微繁琐点，但跑起来那叫一个爽。你也可以顺便看看这些相关文章，有的是 Java 实现的，有的是 Python、Matlab，比较一下各自风格和性能，挺有意思的：
- DBSCAN 聚类算法 Java 实现
- DBSCAN 算法示例解析
- DBSCAN 算法 Matlab 实现聚类算法
- Python 实现 DBSCAN 聚类算法
- Nvidia 驱动安装方法 Ubuntu 18.04.2RTX2080
- CUDA 并行编程架构术语解析
如果你已经配好 CUDA 环境，不妨直接跑一下试试；要是刚入门 CUDA，也可以当作一个练手项目，顺带把 Java 和 GPU 打通的流程走一遍，收益不小。