聚类算法实现（二）DBSCAN
根据上面第二个数据集的簇的形状比较怪异，分簇结果应该是连起来的属于一个簇，但是k-means结果分出来很不如人意，所以这里介绍一种新的聚类方法，此方法不同于上一个基于划分的方法，基于划分主要发现圆形或者球形簇；为了发现任意形状的簇，用一个基于密度的聚类方法，这类方法将簇看做是数据空间 ...
原文：java 实现DBScan聚类算法
最近有一个需求，在地图上，将客户按照距离进行聚合。比如，a客户到b客户 km，b客户到c客户 km，那么abc就可以聚合成一个集合。首先想到的就是找一个根据坐标来聚合的算法，这里找了一些后来选择了较为简单也符合要求的DBScan聚类算法。 它是一种基于密度的聚类算法，简单来说就是根据样本的紧密程度和数量将其分成多个集合。这个样本一般来说是一堆坐标点。参数可以为欧式距离和邻域密度阈值 就是每次寻找 ...
2019-06-18 16:44 0 1504 推荐指数：
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