k-means算法的Python伪代码如下: plaintext 输入: 数据集 D = {x1, x2, ..., xn},其中 xi 是数据集中的第 i 个数据点 聚类数 k 输出: k 个簇的集合 C = {C1, C2, ..., Ck} 每个簇的质心 {c1, c2, ..., ck} 算法步骤: 1. 初始化: 随机选择 k 个数据点作为初始质心,即 c1, c2,...
DBSCAN原理和算法伪代码,与kmeans,OPTICS区别 参考答案 参考回答: DBSCAN聚类算法原理 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类算法,它是一种基于高密度连通区域的、基于密度的聚类算法,能够将具有足够高密度的区域划分为簇,并在具有噪声的数据中发现任意形状的簇。我们总结一下DBSCAN聚类...