DBSCAN聚类算法原理及图解.pdf,DBSCAN 聚类算法原理及图解 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
聚类形成的簇的形状可以是任意的。 可以在需要的时候输入过滤噪声的参数。 DBSCAN算法的聚类过程: 初始状态,给出一个数据集D,并设置半径ε和MinPts,将D中的所有对象标记为"unvisited"(未被访问) 随机从D中选取一个未被访问的对象p,并标记为"visited"(已被访问),检查p的ε-邻域内是否至少包含MinPts个对象(即p...