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 ...
原文：聚類算法---kmeans以及DBSCAN算法
一 聚類分析又稱群分析，它是研究 樣品或指標 分類問題的一種統計分析方法，同時也是數據挖掘的一個重要算法。 聚類 Cluster 分析是由若干模式 Pattern 組成的，通常，模式是一個度量 Measurement 的向量，或者是 多維空間中的一個點。 聚類分析以相似性為基礎，在一個聚類中的模式之間比不在同一聚類中的模式之間具有更多的相似性。 二 聚類算法分類 .基於划分給定一個有N個元組或者 ...
2018-11-01 10:03 0 847 推薦指數：
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