聚類——密度聚類DBSCAN
Clustering 聚類 密度聚類——DBSCAN 前面我們已經介紹了兩種聚類算法：k-means和譜聚類。今天，我們來介紹一種基於密度的聚類算法——DBSCAN，它是最經典的密度聚類算法，是很多算法的基礎，擁有很多聚類算法不具有的優勢。今天，小編就帶你理解密度聚類算法DBSCAN的實質 ...
原文：Python之密度聚類
結果： 總結： .在epsilon 半徑 相同的情況下，m 數量 越大，划分的聚類數目就可能越多，異常的數據就會划分的越多。在m 數量 相同的情況下，epsilon 半徑 越大，划分的聚類數目就可能越少，異常的數據就會划分的越少。因此，epsilon和m是相互牽制的，合適的epsilon和m有利於更好的聚類，減少欠擬合或過擬合的情況。 .和KMeans聚類相比，DBSCAN密度聚類更擅長聚不規則 ...
2018-09-25 16:08 0 1373 推薦指數：
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