在DBSCAN算法中，噪聲點和邊界點的聚類問題可以通過以下方法進行處理：

1. 使用鄰域半徑R來控制噪聲點和邊界點的影響。較大的R值可以更好地處理噪聲點和邊界點，但可能會導(dǎo)致一些噪聲點被錯誤地劃分為簇。較小的R值可以更精確地處理噪聲點和邊界點，但可能會導(dǎo)致一些噪聲點被遺漏。因此，需要根據(jù)具體情況選擇合適的R值。

2. 使用密度參數(shù)E來控制噪聲點和邊界點的影響。E值越大，對噪聲點和邊界點的限制越小，但可能會導(dǎo)致一些噪聲點被錯誤地劃分為簇。E值越小，對噪聲點和邊界點的限制越大，但可能會導(dǎo)致一些噪聲點被遺漏。因此，需要根據(jù)具體情況選擇合適的E值。

3. 使用距離閾值D來控制噪聲點和邊界點的影響。D值越大，對噪聲點和邊界點的限制越小，但可能會導(dǎo)致一些噪聲點被錯誤地劃分為簇。D值越小，對噪聲點和邊界點的限制越大，但可能會導(dǎo)致一些噪聲點被遺漏。因此，需要根據(jù)具體情況選擇合適的D值。

4. 對于噪聲點，可以嘗試將其與最近的簇中心進行比較，如果它們的距離小于一個給定的閾值，則認(rèn)為它們是噪聲點并從簇中移除。

5. 對于邊界點，可以嘗試將其與最近的邊緣點進行比較，如果它們的距離小于一個給定的閾值，則認(rèn)為它們是邊界點并添加到最近的簇中。