Концепция граничных точек используется в алгоритме DBSCAN для кластеризации данных. 14

DBSCAN создаёт окружность эпсилон-радиуса вокруг каждой точки данных и классифицирует их на базовую точку, граничную точку и шум. 1 Точка данных является центральной, если круг вокруг неё не менее minPoints точек. 1 Если количество точек меньше minPoints, то оно классифицируется как граничная точка, а если нет других точек в пределах эпсилон-радиуса, то точка рассматривается как шум. 1

Такие точки обозначают границу кластера, то есть область, за пределами которой плотность данных слишком мала, чтобы дать точный ответ о принадлежности к какому-либо конкретному кластеру. 4