DBSCAN密度聚類算法
，也可以適用於非凸樣本集。下面我們就對DBSCAN算法的原理做一個總結。 1. 密度聚類原理 ...
原文：聚類算法——DBSCAN算法原理及公式
聚類的定義 聚類就是對大量未知標注的數據集，按數據的內在相似性將數據集划分為多個類別，使類別內的數據相似度較大而類別間的數據相似度較小。聚類算法是無監督的算法。 常見的相似度計算方法 閔可夫斯基距離Minkowski 歐式距離 在上述的計算中，當p 時，則是計算絕對值距離，通常叫做曼哈頓距離，當p 時，表述的是歐式距離。 傑卡德相似系數 Jaccard 傑卡德相關系數主要用於描述集合之間的相似度， ...
2020-05-20 19:55 0 3134 推薦指數：
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