聚类算法——DBSCAN算法原理及公式
聚类的定义 聚类就是对大量未知标注的数据集，按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别，使类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小。聚类算法是无监督的算法。 常见的相似度计算方法 闵可夫斯基距离Minkowski/欧式距离 在上述的计算中 ...
原文：DBSCAN算法原理
. DBSCAN算法原理 首先介绍该算法的主要概念与参数： 值：样本与样本之间的距离阈值，如果样本A与样本B的距离小于该阈值，则认为样本A在样本B的邻域内，同时样本B也在样本A的邻域内。 minPts：每一个样本的邻域内样本数阈值，如果该样本邻域内的样本数大于等于该阈值，则认为该样本是核心点。 核心点：即邻域内的样本数大于等于minPts的样本。如下图所示，如果样本A的邻域内 以A为圆心的圆内 ...
2020-12-08 22:10 0 1322 推荐指数：
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