DBSCAN算法
一。基於密度的聚類算法簡介 DBSCAN是數據挖掘中最經典基於密度的聚類算法。 基於密度的聚類算法的核心是，通過某個點r鄰域內樣本點的數量來衡量該點所在空間的密度。和k-means算法的不同的是： 1.可以不需要事先指定cluster的個數。 2.可以找出不規則形狀的cluster ...
原文：DBSCAN算法
簡單的說就是根據一個根據對象的密度不斷擴展的過程的算法。一個對象O的密度可以用靠近O的對象數來判斷。學習DBSCAN算法，需要弄清楚幾個概念： 一：基本概念 .：對象O的是與O為中心，為半徑的空間，參數，是用戶指定每個對象的領域半徑值。 .MinPts 領域密度閥值 ：對象的的對象數量。 .核心對象：如果對象O的對象數量至少包含MinPts個對象，則該對象是核心對象。 .直接密度可達：如果對象p在 ...
2015-03-15 16:23 0 11378 推薦指數：
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