DBSCAN：Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise Basic idea: If an object p is density connected to q, then p and q belong to the sa ...
分类：
数据库 时间：
2019-12-02 19:01:26
阅读次数：
129
常用的聚类方法： ①分裂方法： K-Means算法(K-平均)、K-MEDOIDS算法(K-中心点)、CLARANS算法(基于选择的算法) ②层次分析方法： BIRCH算法(平衡迭代规约和聚类)、CURE算法(代表点聚类)、CHAMELEON算法(动态模型) ③基于密度的方法： DBSCAN(基于高 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-09-06 01:01:06
阅读次数：
129
在DBSCAN密度聚类算法中，我们对DBSCAN聚类算法的原理做了总结，本文就对如何用scikit-learn来学习DBSCAN聚类做一个总结，重点讲述参数的意义和需要调参的参数。# 一、scikit-learn中的DBSCAN类 在scikit-learn中，DBSCAN算法类为sklearn.c... ...
分类：
数据库 时间：
2019-07-19 19:06:48
阅读次数：
126
DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种很典型的密度聚类算法，和K-Means，BIRCH这些一般只适用于凸样本集的聚类相比，DBSCAN既可以适用于凸样本集，也可以适用... ...
分类：
数据库 时间：
2019-07-19 18:35:45
阅读次数：
132
聚类算法： K 均值聚类（K Means） K 中心点聚类（K Meaoids） 密度聚类（Densit based Spatial Clustering of Application with Noise,DBSCAN） 系谱聚类（Hierarchical Clustering） 期望最大化聚类（ ...
分类：
编程语言 时间：
2019-07-12 12:54:03
阅读次数：
178
● 什么是DBSCAN 参考回答： DBSCAN是一种基于密度的空间聚类算法,它不需要定义簇的个数,而是将具有足够高密度的区域划分为簇,并在有噪声的数据中发现任意形状的簇,在此算法中将簇定义为密度相连的点的最大集合。 ● k-means算法流程 参考回答： 从数据集中随机选择k个聚类样本作为初始的聚 ...
分类：
编程语言 时间：
2019-06-03 21:40:20
阅读次数：
173
介绍基于距离的K均值聚类以及基于密度的DBSCAN这两种聚类算法的原理，并且介绍了DBSCAN的一种改进算法HDBSCAN的原理 ...
分类：
数据库 时间：
2019-05-14 00:54:11
阅读次数：
307
概要 原文参考链接：https://towardsdatascience.com/the-5-clustering-algorithms-data-scientists-need-to-know-a36d136ef68 聚类是常用于机器学习中的将数据分组合并的方法。聚类是一种非监督学习方法，其目的旨 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-05-12 10:21:55
阅读次数：
114
相比其他的聚类方法，基于密度的聚类方法可以在有噪音的数据中发现各种形状和各种大小的簇。DBSCAN（Ester, 1996）是该类方法中最典型的代表算法之一。 ...
分类：
编程语言 时间：
2019-05-11 18:20:34
阅读次数：
192
BIRCH:是一种使用树分类的算法，适用的范围是样本数大，特征数小的算法，因为特征数大的话，那么树模型结构就会要复杂很多 DBSCAN：基于概率密度的聚类方法：速度相对较慢，不适用于大型的数据，输入参数有r和k k-means：是通过不断更新聚类中心所进行的一种参数变化，需要输入的参数是需要聚成几类 ...
分类：
数据库 时间：
2019-01-21 12:13:15
阅读次数：
871
