聚類-DBSCAN基於密度的空間聚類
1.DBSCAN介紹 密度聚類方法的指導思想是，只要樣本點的密度大於某閾值，則將該樣本添加到最近的簇中。 這類算法能克服基於距離的算法只能發現“類圓形”的聚類的缺點，可發現任意形狀的聚類，且對噪聲數據不敏感。但計算密度單元的計算復雜度大，需要建立空間索引來降低計算量。 DBSCAN ...
原文：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。 DBSCAN 基礎概念 作為最經典的密度聚類算法，DBSCAN使用一組關於 鄰域 概念的參數來描述樣本分布的緊 ...
2019-11-14 10:03 0 3269 推薦指數：
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