聚类-DBSCAN基于密度的空间聚类
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 ...
原文：聚类——密度聚类DBSCAN
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。 DBSCAN 基础概念 作为最经典的密度聚类算法，DBSCAN使用一组关于 邻域 概念的参数来描述样本分布的紧 ...
2019-11-14 10:03 0 3269 推荐指数：
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