1 . DBSCAN 算法原理 : ① 聚类条件 :如果 样本对象 p 与 q 有密度连接关系 , 那么 p 和 q 样本就会被分到同一个聚类中 ; ② 噪音识别 :如果 样本对象 与 其它的样本对象 没有密度连接关系 , 那么该样本就是噪音 ; 2 . DBSCAN 总结 : 一个 聚类 就是 所有 密度相连 的的 数据样本 的最大集合...
① 方法迭代原理 :相邻区域的密度 , 即 单位空间内 数据样本 点的个数 , 超过用户定义的某个阈值 , 那么该区域需要进行聚类 ,如果低于某个阈值 , 聚类停止 , 算法终止 ; ② 聚类分组前提 :如果想要将多个 数据样本 划分到一个聚类分组中 , 那么这些样本的分布必须达到一定的密度 , 即在某个范围大小区域内...
基于密度的聚类算法全称为Density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) [1],1996年由Martin Ester等人提出[2]。从算法的全称可以看出,DBSCAN算法的原理除了是基于密度这一特性外,它还能有效地发掘数据中的异常样本。 2.1 核心概念 在正式介绍DBSCAN算法的原理之前,掌柜先来介绍算法中几个非常...
1 . DBSCAN 算法原理 : ① 聚类条件 :如果 样本对象p pp与q qq有密度连接关系 , 那么p pp和q qq样本就会被分到同一个聚类中 ; ② 噪音识别 :如果 样本对象 与 其它的样本对象 没有密度连接关系 , 那么该样本就是噪音 ; 2 . DBSCAN 总结 :一个 聚类 就是 所有 密度相连 的的 数据样本 的最大集...