DBSCAN聚类分析
模型介绍 模型步骤步骤 为密度聚类算法设置一个合理的半径以及领域内包含的最少样本点。 从数据集中随机挑选出一个样本点p，检验其在领域内是否包含指定的最少样本量，如果包含就将其定性为核心对象，并构成一个簇C；否则重新挑选一个样本点。 对于核心对象p所覆盖的其他样本点q，如果点q ...
原文：聚类分析之密度划分（DBSCAN、MeanShift）
将密度足够大的相邻区域连接，能有效处理异常数据，主要用于对空间数据的聚类。只要靠近区域的密度超过某个阀值，就继续聚类。将密度足够大的相邻区域连接起来。在一个给定范围的区域内必须至少包含某个数目的点。该类方法将每个簇看作是数据空间中被低密度区域分割开的高密度对象区域，也就是将簇看作是密度相连的点最大集合。具有较大的优越性和灵活性，有效地克服噪声的影响，并且只需要对数据进行一次扫描。代表算法DBSC ...
2017-08-18 16:02 0 1751 推荐指数：
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