密度峰值聚类算法(DPC) 凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 具体实例见：密度峰值聚类算法MATLAB程序 - 凯鲁嘎吉 - 博客园 1. 简介 基于密度峰值的聚类算法全称为基于快速搜索和发现密度峰值的聚类算法 ...

这是离开公司前做的最后一个算法，之前做的一些算法，由于老大的指点，少走了很多弯路，密度峰值聚类这个是纯粹自己做的，走了很多弯路，在这里和大家分享借鉴一下，共勉！ 一、简单介绍及原理 顾名思义，这是一种基于密度的聚类算法，以高密度区域作为判断依据，这种非参数的方法，和传统方法比，适用于处理 ...

由Alex Rodriguez和Alessandro Laio发表的《Clustering by fast search and find of density peaks》提出基于密度峰值聚类的算法，作者还给出了实验代码及案例数据，链接在这http://people.sissa.it/~laio ...

密度峰值聚类算法MATLAB程序 凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 密度峰值聚类算法简介见：[转] 密度峰值聚类算法(DPC) 数据见：MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法，保存为gauss_data.txt文件 ...

Clustering 聚类 密度聚类——DBSCAN 　　前面我们已经介绍了两种聚类算法：k-means和谱聚类。今天，我们来介绍一种基于密度的聚类算法——DBSCAN，它是最经典的密度聚类算法，是很多算法的基础，拥有很多聚类算法不具有的优势。今天，小编就带你理解密度聚类算法DBSCAN的实质 ...

1.DBSCAN介绍 密度聚类方法的指导思想是，只要样本点的密度大于某阈值，则将该样本添加到最近的簇中。 这类算法能克服基于距离的算法只能发现“类圆形”的聚类的缺点，可发现任意形状的聚类，且对噪声数据不敏感。但计算密度单元的计算复杂度大，需要建立空间索引来降低计算量。 DBSCAN ...

　　　　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既可以适用于凸样本集 ...

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既可以适用于凸样本集 ...