常用聚类算法(基于密度的聚类算法
前言： 基于密度聚类的经典算法 DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise， 具有噪声的基于密度的空间聚类应用）是一种基于高密度连接区域的密度聚类算法。 DBSCAN的基本算法流程如下：从任意对象P ...
原文：几种常用的基于密度的聚类算法
这里介绍的几种常用基于密度聚类算法包括：DBSCAN OPTICS DENCLUE。 . DBSCAN DBSCAN Density Based Spatial Clustering of Application with Noise 算法的核心思想是，对于一个簇 cluster 内的点，要求在给定半径 的邻域包含的点数 也称为基数 cardinality 必须不小于一个最小值MInPts，这些满 ...
2021-09-19 23:01 0 579 推荐指数：
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参考博客：https://blog.csdn.net/zhubaohua_bupt/article/details/70194047 第一种方法叫做密度减法聚类功能：能识别特定尺寸的点云簇集合，通过参数设置期望形状的大小。输入：一片点云输出：是几个聚类完成的点簇和聚类中心点类别不需要提前设定 ...