DBSCAN算法原理分析

DBSCAN算法原理： 定義：基於密度的帶有噪聲的空間聚類,可用於異常值監測，通俗來說就是基於密度的聚類算法！ 簇的定義：簇定義爲密度相連的點的最大集合，能夠把具有足夠高密度的區域劃分爲簇，並且可以在噪聲的空間數據庫中發現任意形狀的聚類 原理：該算法利用基於密度的聚類的思想，即要求聚類空間中的一定區域內所包含對象的數目不小於某一給定的閾值。 DBSCAN算法的目的：是基於密度尋找被低密度區域分離的

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