簡單易學的機器學習算法——基於密度的聚類算法DBSCAN
一、基於密度的聚類算法的概述 最近在Science上的一篇基於密度的聚類算法《Clustering by fast search and find of density peaks》引起了大家的關注(在我的博文“ 論文中的機器學習算法——基於密度峰值的聚類算法”中也進行了中文的描述 ...
原文：【機器學習】DBSCAN Algorithms基於密度的聚類算法
一 算法思想： 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。 DBSCAN中的幾個定義： 鄰域：給定對象半徑為 內的區域稱為該對 ...
2017-06-20 11:23 0 4493 推薦指數：
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