機器學習-聚類之DBSCAN原理

基本概念：（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise） 核心對象：若某個點的密度達到算法設定的閾值則其爲核心點。 （即r 鄰域內點的數量不小於minPts） 參數ϵ：領域內半徑r 直接密度可達：若某點p在點q的r 鄰域內，且q是核心點則p-q直接密度可達。 密度可達：若有一個點的序列q0、q1、…qk，對任意相臨兩點是直

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