5.机器学习——DBSCAN聚类算法
1.优缺点 优点： （1）聚类速度快且能够有效处理噪声点和发现任意形状的空间聚类； （2）与K-MEANS比较起来，不需要输入要划分的聚类个数； （3）聚类簇的形状没有偏倚； （4）可以在需要时输入过滤噪声的参数。 缺点： （1）当数据量增大时，要求较大的内存支持I/O消耗也很大 ...
原文：DBSCAN聚类算法——机器学习（理论+图解+python代码）
DBSCAN聚类算法 机器学习 理论 图解 python代码 DBSCAN Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise 聚类算法，它是一种基于高密度连通区域的 基于密度的聚类算法，能够将具有足够高密度的区域划分为簇，并在具有噪声的数据中发现任意形状的簇。 基本概念： minPts 基于密度的聚类中的密度可达和密度相连性 由 ...
2019-01-29 00:47 0 1163 推荐指数：
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