機器學習之密度聚類及代碼示例

1、密度聚類 密度聚類的思想，在於經過計算樣本點的密度的大小來實現一個簇/類別的造成，樣本點密度越大，越容易造成一個類，從而實現聚類。python 密度聚類算法能夠克服基於距離的聚類算法只能發現凸型集合的缺點，其可根據密度的分佈發現任意形狀的聚類，且對噪聲數據不敏感。web 因密度聚類算法需計算每一個樣本點附件的樣本密度，所以計算複雜度比較大。算法 2、DBSCAN算法 DBSCAN（Densit

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