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 ...
原文：DBSCAN算法原理
. DBSCAN算法原理 首先介紹該算法的主要概念與參數： 值：樣本與樣本之間的距離閾值，如果樣本A與樣本B的距離小於該閾值，則認為樣本A在樣本B的鄰域內，同時樣本B也在樣本A的鄰域內。 minPts：每一個樣本的鄰域內樣本數閾值，如果該樣本鄰域內的樣本數大於等於該閾值，則認為該樣本是核心點。 核心點：即鄰域內的樣本數大於等於minPts的樣本。如下圖所示，如果樣本A的鄰域內 以A為圓心的圓內 ...
2020-12-08 22:10 0 1322 推薦指數：
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