機器學習——dbscan密度聚類
完整版可關注公眾號:大數據技術宅獲取 DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，基於密度的有噪應用中的空間聚類）是一種簡單，卻又在處理時空數據時表現不錯的算法，借最近正好有看，這里整理下。不同於 ...
原文：【機器學習】---密度聚類從初識到應用
一.前述 密度聚類是一種能降噪的算法。很多時候用在聚類形狀不規則的情況下。 二.相關概念 先看些抽象的概念 官方定義 ： .：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在核心對象q的內，則p是從q直接密度可 ...
2018-01-19 20:00 0 2501 推薦指數：
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