简单易学的机器学习算法——基于密度的聚类算法DBSCAN
一、基于密度的聚类算法的概述 最近在Science上的一篇基于密度的聚类算法《Clustering by fast search and find of density peaks》引起了大家的关注(在我的博文“ 论文中的机器学习算法——基于密度峰值的聚类算法”中也进行了中文的描述 ...
原文：【机器学习】DBSCAN Algorithms基于密度的聚类算法
一 算法思想： DBSCAN Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise 是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。与划分和层次聚类方法不同，它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。 DBSCAN中的几个定义： 邻域：给定对象半径为 内的区域称为该对 ...
2017-06-20 11:23 0 4493 推荐指数：
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