K-Means和DBSCAN是两种不同的聚类算法,它们在很多方面存在明显的差异。下面将分别从适用场景、对数据特点的适应性、算法复杂度等方面对它们进行比较。 3.1适用场景 K-Means算法适用于簇形状近似于超球体的情况,对于密度不同、尺寸不同的簇效果较差。而DBSCAN算法适用于非凸簇、噪声点较多的情况,对于任意形状的簇效果...
根据上面可视化展示的操作,可以发现K-MEANS虽然很简单,特别容易上手,但是也存在着不少的缺点,因此就有改进的算法或者更加优异的算法,这里的DBSCAN算法就是一种。 1.可视化流程 该算法的全称:Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (只要知道很牛B就行了),暂不介绍其中的一些基础定义和参数,先...
区别: 原理:K-means是基于距离的划分聚类算法,通过最小化数据点与聚类中心之间的平方误差来进行聚类。DBSCAN是基于密度的聚类算法,通过将密度相连接的数据点进行聚类来识别任意形状的聚类簇。 聚类数量:K-means需要事先指定聚类簇的数量,而DBSCAN可以自动识别不同密度的聚类簇,因此对于密度不均匀的数据集,DBSCAN更加适用。
K-Means算法适用于簇形状较为规则且大小相似的数据集,但对于不规则形状、大小差异较大的数据集,其聚类效果并不理想。DBSCAN算法通过自适应密度划分,可以有效地识别任意形状的簇,对于不同密度的数据集也具有较好的聚类效果。 2.算法复杂度 K-Means算法的时间复杂度为O(tKn),其中t为迭代次数,K为聚类簇数,n为数据...
k-means需要指定聚类簇数k,并且且初始聚类中心对聚类影响很大。k-means把任何点都归到了某一个类,对异常点比较敏感。DBSCAN能剔除噪声,需要指定邻域距离阈值eps和样本个数阈值MinPts,可以自动确定簇个数。 K均值和DBSCAN都是将每个对象指派到单个簇的划分聚类算法,但是K均值一般聚类所有对象,而DBSCAN丢弃被它识别为噪...
K-Means算法需要预先指定簇的个数,对初始中心点的选择比较敏感。因此需要在聚类前对数据进行预处理,选择合适的初始中心点。 DBSCAN算法不需要预先指定簇的个数,但需要选择两个参数:邻域大小和最小包含点数。这两个参数的选择对聚类结果影响较大,需要根据实际情况来调整。 4.总结 K-Means和DBSCAN是两种常用的聚类算法...
K-Means和DBScan聚类的区别 聚类是无监督机器学习中的一种技术,它根据数据集中的数据点的可用信息的相似性,将数据点归入聚类。属于同一聚类的数据点在某些方面是相似的,而属于不同聚类的数据项是不相似的。K-means和DBScan(基于密度的带噪声的空间聚类应用)是无监督机器学习中最流行的两种聚类算法。
以下实现主要选取了基于划分的Kmeans算法和基于密度的DBSCAN算法来处理 1.1 基于划分的Kmeans算法 一种典型的划分聚类算法,它用一个聚类的中心来代表一个簇,即在迭代过程中选择的聚点不一定是聚类中的一个点。其目的是使各个簇(共k个)中的数据点与所在簇质心的误差平方和SSE(Sum of Squared Error)达到最小,这也...
K-means算法基于对象之间的聚类进行聚类,需要输入聚类的个数。DBSCAN算法基于密度进行聚类,需要确定阈值,两者的聚类结果均与输入参数关系很大。DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇,而K-means算法则不适合。若数据分布密度变化大,则这两种算法都不适用。反馈 收藏 ...
DBSCAN算法描述:输入: 输入: 包含n个对象的数据库,半径e,最少数目MinPts; 输出:所有生成的簇,达到密度要求。 (1)Repeat (2)从数据库中抽出一个未处理的点; (3)IF抽出的点是核心点 THEN 找出所有从该点密度可达的对象,形成一个簇; (4)ELSE 抽出的点是边缘点(非核心对象),跳出本次循环,寻找下一个点; ...