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：基於密度的聚類之Dbscan算法
一.算法概述 DBSCAN Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise 是一個比較有代表性的基於密度的聚類算法。與划分和層次聚類方法不同，它將簇定義為密度相連的點的最大集合，能夠把具有足夠高密度的區域划分為簇，並可在噪聲的空間數據庫中發現任意形狀的聚類 筆者認為是因為他不是基於距離的，基於距離的發現的是球狀簇 。 該算法利 ...
2015-07-05 22:27 12 8414 推薦指數：
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密度聚類 - DBSCAN算法
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1.DBSCAN介紹 密度聚類方法的指導思想是，只要樣本點的密度大於某閾值，則將該樣本添加到最近的簇中。 這類算法能克服基於距離的算法只能發現“類圓形”的聚類的缺點，可發現任意形狀的聚類，且對噪聲數據不敏感。但計算密度單元的計算復雜度大，需要建立空間索引來降低計算量。 DBSCAN ...