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DBSCAN聚类算法因其能自动识别不同数量的簇而被广泛使用。然而,由于算法中的两个参数设定需要人工进行干预,因此在很大程度上容易导致聚类效果出现偏差。针对上述问题,本文首先提出了一种基于数据集统计特征的数据矩阵;在此基础上,利用埃尔米特插值法对数据集进行差商分析与计算,使得参数自动确定;最后进行了仿真实验,结果表明本文提出的HI-DBSCAN聚类算法较原始算法在准确性和自适应性方面更佳。