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。 ds<-dbscan(y 其中黑色的2代表分类错误的第2个类别,因此可以看到该数据集中dbscan的分类结果最好。 iris数据 Iris数据集是常用的分类实验数据集,由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花...
pam聚类算法 PAM (Partitioning Around Medoids) 聚类算法属于基于质心的聚类算法,它是K-Medoids算法的一种变体。 DBSCAN算法聚类 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。 ds<-dbscan(y 其中黑色的2代表分类错误的第2个类别,因...
pam聚类算法 PAM (Partitioning Around Medoids) 聚类算法属于基于质心的聚类算法,它是K-Medoids算法的一种变体。 DBSCAN算法聚类 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。 ds<-dbscan(y 其中黑色的2代表分类错误的第2个类别,因...