1.算法简介 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一种基于密度的聚类算法,簇集的划定完全由样本的聚集程度决定。聚集程度不足以构成簇落的那些样本视为噪声点,因此DBSCAN聚类的方式也可以用于异常点的检测。 2.算法原…
DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种很典型的密度聚类算法,和K-Means,BIRCH这些一般只适用于凸样本集的聚类相比,DBSCAN既可以适用于凸样本集,也…
密度聚类是一种无需预先指定聚类数量的聚类方法,它依赖于数据点之间的密度关系来自动识别聚类结构。 本文中,演示如何使用密度聚类算法,具体是DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)来…