在这一节我们首先设置第一种密度参数对其进行聚类分析,然后再调整密度参数,并将不同密度参数的结果进行可视化。 #导入DBSCAN fromsklearn.clusterimportDBSCANDBSCAN?#模型的参数设置:一个是半径eps,这里设置为1.5,另一个是指定的数目MinPts,这里设置为4: model=DBSCAN(eps=1.5,min_samples=4).fit(auto_scaled) 聚...
K-Means聚类基于点与点之间的距离的相似度来计算最佳类别归属。其核心目标是将给定的数据集划分成K个簇,并给出每个样本数据对应的中心点。 #导入K-Means聚类方法,将初始K值设为3,随机种子数设为0,并训练模型 from sklearn.cluster import KMeans model = KMeans(n_clusters=3,random_state=0).fit(auto_scale...
关于K均值和DBSCAN的比较,以下说法不正确的选项是( )。 A. K均值抛弃被它识别为噪声的对象,而DBSCAN一样聚类所有对象 B. K均值利用簇的基于原型的概念,而DBSCAN利用基于密度的概念 C. K均值很难处置非球形的簇和不同大小的簇,DBSCAN能够处置不同大小和不同形状的簇 D. K均值能够觉察不是明显分离的簇,即便...