最近在学习论文的时候发现了在science上发表的关于新型的基于密度的聚类算法 Kmean算法有很多不足的地方，比如k值的确定，初始结点选择，而且还不能检测费球面类别的数据分布，对于第二个问题，提出了Kmean++，而其他不足还没有解决，dbscan虽然可以对任意形状分布的进行聚类，但是必须指定一个 ...
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2017-06-08 22:30:36
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DBSCAN方法及应用 1.DBSCAN密度聚类简介 DBSCAN 算法是一种基于密度的聚类算法： 1.聚类的时候不需要预先指定簇的个数 2.最终的簇的个数不确定DBSCAN算法将数据点分为三类： 1.核心点：在半径Eps内含有超过MinPts数目的点。 2.边界点：在半径Eps内点的数量小于Min ...
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2017-06-04 22:53:20
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基于scikit-learn包实现机器学习之KNN(K近邻) scikit-learn（简称sklearn）是目前最受欢迎，也是功能最强大的一个用于机器学习的Python库件。它广泛地支持各种分 类、聚类以及回归分析方法比如支持向量机、随机森林、DBSCAN等等，由于其强大的功能、优异的拓展性以及易 ...
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2017-04-09 11:45:15
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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 ...
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2017-04-05 21:57:11
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聚类算法的原理介绍及Python的简单实践，主要包括K-Means,DBSCAN,DPEAK,Spectral_Clustering。
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2017-03-19 22:33:14
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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。 1. scikit-learn中的DBSCAN类 在scikit-learn中，DBSCAN算法类为sklearn.c ...
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2016-12-24 20:43:23
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原文链接：http://www.cnblogs.com/chaosimple/p/3164775.html#undefined 1、DBSCAN简介 DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密 ...
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2016-10-08 09:23:20
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(期末考试快到了，所以比较粗糙，请各位读者理解。。) 一、 概念 DBSCAN是一种产生划分聚类的基于密度的聚类算法，簇的个数由算法自动地确定。低密度区域中的点被视为噪声而忽略，因此DBSCAN不产生完全聚类。 二、 伪代码 1 将所有点标记为核心点、边界点和噪声点。 2 删除噪声点。 3 为距离在 ...
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2016-06-26 11:36:47
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一、对于基于密度的dbScan： 1、 dbScan 第一步选粗略划分出来的类是否相交合并问题 （1）合并，两两小分类，只要有交集，便合并为一个大类。问题：数据点过多的时候，数据密度大，容易引起大规模数据串联起来，归为一类，轨迹聚类结果，准确性较差（下图所有操作均为针对300条名航轨迹，大约2400 ...
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2016-05-09 00:10:01
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一、dbScan 对关键点聚类 二、根据轨迹上关键点，对每两条轨迹上点的类别序列进行最长匹配 例如：(1-2-3-4 ，0-2-3-4) ——> 2-3-4，得出两两轨迹之间的差异度。 两两轨迹之间的差异度矩阵： 三、进行层次聚类 聚类结果：上图选取 300 条轨迹进行聚类，聚类后，轨迹缩减为 23 ...
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2016-05-06 20:24:52
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