Julia 如何在Clustering.jl中将基于距离的算法转换为基于点的DBscan算法进行离群点检测

我正在尝试使用DBscan检测大型数据集的异常值。然而，由于其巨大的尺寸，它给出了内存不足的错误。在DBSCAN（）的文档中可以看出，基于点的算法占用的内存更少，而且效率更高

但是，我不理解如何正确地将其转换为基于点的格式。我希望从基于点的方法得到相同的输出

基于距离的方法代码

using Clustering
using Statistics
using Distances

d = randn( 1000 );

c = vcat( d, [ 9999, 8888 ] );

dist = pairwise(Euclidean(), c'; dims=2);

dbout = dbscan( dist, 1, 5 );

isoutlier = 1 .- dbout.assignments