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从中心模型切碎月牙数据出发，手算 ε 邻域、核心点与密度扩展，实现最小 DBSCAN，并解释参数选择、内存风险和新样本推理边界。

从无标签用户分群出发，推导 K 均值的簇内平方和，手算分配与中心更新，并解释初始化、尺度、选 K、调试方法和失败几何。