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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