机器学习——dbscan密度聚类
完整版可关注公众号:大数据技术宅获取 DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，基于密度的有噪应用中的空间聚类）是一种简单，却又在处理时空数据时表现不错的算法，借最近正好有看，这里整理下。不同于 ...
原文：【机器学习】---密度聚类从初识到应用
一.前述 密度聚类是一种能降噪的算法。很多时候用在聚类形状不规则的情况下。 二.相关概念 先看些抽象的概念 官方定义 ： .：对象O的是与O为中心，为半径的空间，参数，是用户指定每个对象的领域半径值。 .MinPts 领域密度阀值 ：对象的的对象数量。 .核心对象：如果对象O的对象数量至少包含MinPts个对象，则该对象是核心对象。 .直接密度可达：如果对象p在核心对象q的内，则p是从q直接密度可 ...
2018-01-19 20:00 0 2501 推荐指数：
相关推荐
【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 ...
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 ...
【机器学习】DBSCAN 密度聚类算法原理与实现
1、概述 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种很典型的密度聚类算法.和K-Means，BIRCH这些一般只适用于凸样本集的聚类相比，DBSCAN既可以适用于凸 ...
机器学习算法总结(五)——聚类算法（K-means，密度聚类，层次聚类）
本文介绍无监督学习算法，无监督学习是在样本的标签未知的情况下，根据样本的内在规律对样本进行分类，常见的无监督学习就是聚类算法。 在监督学习中我们常根据模型的误差来衡量模型的好坏，通过优化损失函数来改善模型。而在聚类算法中是怎么来度量模型的好坏呢？聚类算法模型的性能度量大致有两类 ...
机器学习（十）—聚类算法（KNN、Kmeans、密度聚类、层次聚类）
聚类算法 任务：将数据集中的样本划分成若干个通常不相交的子集，对特征空间的一种划分。 性能度量：类内相似度高，类间相似度低。两大类：1.有参考标签，外部指标；2.无参照，内部指标。 距离计算：非负性，同一性（与自身距离为0），对称性，直递性（三角不等式）。包括欧式距离（二范数 ...
机器学习之聚类
公式实在不好敲呀，我拍了我笔记上的公式部分。原谅自己小学生的字体（太丑了）。 聚类属于无监督学习方法，典型的无监督学习方法还有密度估计和异常检测。 聚类任务：将数据集中的样本划分为若干个不相交的子集，每个子集为一个类。 性能指标（有效性指标）：类内相似度高，类间相似度低。 性能度量 ...
【机器学习】--时间序列算法从初识到应用
一、前述 指数平滑法对时间序列上连续的值之间的相关性没有要求。但是，如果你想使用指数平滑法计算出预测区间， 那么预测误差必须是不相关的， 且必须是服从零均值、 方差不变的正态分布。即使指数平滑法对时 ...