11 聚類算法 - 密度聚類 - DBSCAN、MDCA

09 聚類算法 - 層次聚類 10 聚類算法 - 代碼案例四 - 層次聚類(BIRCH)算法參數比較 七、密度聚類概述 1、密度聚類方法的指導思想: 只要樣本點的密度大於某個閾值，則將該樣本添加到最近的簇中。 2、這類算法可以克服基於距離的算法只能發現凸聚類的缺點，可以發現任意形狀的聚類，而且對噪聲數據不敏感。 3、計算複雜度高，計算量大。 常用算法： 1、具有噪聲的基於密度的聚類方法 - DBS

>>阅读原文<<