DBSCAN密度聚類算法
DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪聲的基於密度的聚類方法)是一種很典型的密度聚類算法，和K-Means，BIRCH這些一般只適用於凸樣本集的聚類相比，DBSCAN既可以適用於凸樣本集 ...
原文：基於密度聚類的DBSCAN和kmeans算法比較
根據各行業特性，人們提出了多種聚類算法，簡單分為：基於層次 划分 密度 圖論 網格和模型的幾大類。 其中，基於密度的聚類算法以DBSCAN最具有代表性。 場景 一 假設有如下圖的一組數據， 生成數據的R代碼如下 用密度聚類DBSCAN方法，可以看到聚類效果如下： 同樣，請讀者看下k means的聚類效果。 場景 二 假設有如下一組數據，生成數據的R代碼如下。 筆者用k means聚類效果如下 用d ...
2015-07-04 21:11 0 16639 推薦指數：
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