聚類算法實現（二）DBSCAN
根據上面第二個數據集的簇的形狀比較怪異，分簇結果應該是連起來的屬於一個簇，但是k-means結果分出來很不如人意，所以這里介紹一種新的聚類方法，此方法不同於上一個基於划分的方法，基於划分主要發現圓形或者球形簇；為了發現任意形狀的簇，用一個基於密度的聚類方法，這類方法將簇看做是數據空間 ...
原文：java 實現DBScan聚類算法
最近有一個需求，在地圖上，將客戶按照距離進行聚合。比如，a客戶到b客戶 km，b客戶到c客戶 km，那么abc就可以聚合成一個集合。首先想到的就是找一個根據坐標來聚合的算法，這里找了一些后來選擇了較為簡單也符合要求的DBScan聚類算法。 它是一種基於密度的聚類算法，簡單來說就是根據樣本的緊密程度和數量將其分成多個集合。這個樣本一般來說是一堆坐標點。參數可以為歐式距離和鄰域密度閾值 就是每次尋找 ...
2019-06-18 16:44 0 1504 推薦指數：
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