简单易学的机器学习算法——基于密度的聚类算法DBSCAN
一、基于密度的聚类算法的概述 最近在Science上的一篇基于密度的聚类算法《Clustering by fast search and find of density peaks》引起了大家的关注(在我的博文“ 论文中的机器学习算法——基于密度峰值的聚类算法”中也进行了中文的描述 ...
原文：【机器学习】DBSCAN 密度聚类算法原理与实现
概述 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，也可以适用于非凸样本集。DBSCAN算法的显著优点是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 ...
2021-10-22 11:11 0 932 推荐指数：
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