機器學習算法（十二）：聚類（3）基於密度的聚類——DBSCAN聚類算法

目錄 1 DBSCAN聚類算法 2 參數選擇 3 步驟 4 實例 5 常用的評估方法：輪廓係數 6 DBSCAN 算法評價及改進         基於密度的聚類是根據樣本的密度分佈來進行聚類。通常情況下，密度聚類從樣本密度的角度出來，來考查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。其中最著名的算法就是 DBSCAN 算法。         DBSCAN（Densit

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