機器學習實戰——密度聚類算法

機器學習實戰——密度聚類算法 1 密度聚類 2 sklearn中的實現 1 密度聚類 密度聚類假設聚類結構能夠通過樣本分佈的密集程度確定，通常情形下，密度聚類算法從樣本密度的角度來考察樣本之間的可連接性，並基於可連接樣本不斷擴展聚類簇以獲得最終的聚類結果。 DBSCAN 是一種很典型的密度聚類算法，給定領域參數的半徑爲 e ，最小樣本點爲 MinPts 。該算法中幾個較重要的概念如下： e 鄰域：

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