聚类分析是在数据中发现数据对象之间的关系，将数据进行分组，组内的相似性越大，组间的差别越大，则聚类效果越好。 不同的簇类型 聚类旨在发现有用的对象簇，在现实中我们用到很多的簇的类型，使用不同的簇类型划分数据的结果是不同的，如下的几种簇类型。 明显分离的 可以看到(a)中不同组中任意两点之间的距离都大 ...
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2018-01-15 22:36:26
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1. 密度聚类概念 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 ...
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2017-11-11 00:33:29
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根据学生月上网时间数据运用DBSCAN算法计算： 运行结果： Labels: [ 0 -1 0 1 -1 1 0 1 2 -1 1 0 1 1 3 -1 -1 3 -1 1 1 -1 1 3 4 -1 1 1 2 0 2 2 -1 0 1 0 0 0 1 3 -1 0 1 1 0 0 2 -1 1 ...
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2017-11-04 18:12:40
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DBSCAN基本概念（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise） 核心对象：若某个点的密度达到算法设定的阈值则其为核心点（即r邻域内点的数量不小于 minPts） ε-邻域的距离阈值：设定的半径r 直接密度可达：若某点p在 ...
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2017-11-02 14:28:48
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K-means聚类算法 K-means聚类算法 测试： 测试： DBSCAN密度聚类 DBSCAN密度聚类 测试 测试 ...
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2017-08-31 16:03:07
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前言 以下内容是个人学习之后的感悟，转载请注明出处~ 简介 在之前发表的线性回归、逻辑回归、神经网络、SVM支持向量机等算法都是监督学习算法，需要样本进行训练，且 样本的类别是知道的。接下来要介绍的是非监督学习算法，其样本的类别是未知的。非监督学习算法中，比较有代表性 的就是聚类算法。而聚类算法中， ...
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2017-08-30 15:51:24
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一。基于密度的聚类算法简介 DBSCAN是数据挖掘中最经典基于密度的聚类算法。 基于密度的聚类算法的核心是，通过某个点r邻域内样本点的数量来衡量该点所在空间的密度。和k-means算法的不同的是： 1.可以不需要事先指定cluster的个数。 2.可以找出不规则形状的cluster。 二。DBSCA ...
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2017-08-27 10:08:04
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1. Scikit-learn Scikit-learn 是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块，他的特色就是多样化的分类，回归和聚类的算法包括支持向量机，逻辑回归，朴素贝叶斯分类器，随机森林，Gradient Boosting，聚类算法和DBSCAN。而且也设计出了Python n ...
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2017-08-16 14:06:01
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密度聚类 fpc::dbscan fpc::dbscan DBSCAN核心思想：如果一个点，在距它Eps的范围内有不少于MinPts个点，则该点就是核心点。核心和它Eps范围内的邻居形成一个簇。在一个簇内如果出现多个点都是核心点，则以这些核心点为中心的簇要合并。其中要注意参数eps的设置，如果eps ...
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2017-08-12 10:21:04
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一、算法思想： DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。与划分和层次聚类方法不同，它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的 ...
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2017-06-20 11:36:44
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