payititi-AI助手
2021-11-28 11:18:52
基于密度的聚类方法(DBSCAN)
与均值漂移聚类类似，DBSCAN也是基于密度的聚类算法。
具体步骤：
1. 首先确定半径r和minPoints.
从一个没有被访问过的任意数据点开始，以这个点为中心，r为半径的圆内包含的点的数量是否大于或等于minPoints，如果大于或等于minPoints则改点被标记为central
point,反之则会被标记为noise point。
2. 重复1的步骤，如果一个noise point存在于某个central point为半径的圆内，则这个点被标记为边缘点，反之仍为noise point。重复步骤1，知道所有的点都被访问过。
优点：不需要知道簇的数量
缺点：需要确定距离r和minPoints
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