——通過點排序識別聚類結構
演算法提出：
由於在dbscan演算法中，變數ε-領域和minpts是全域性唯一的，當空間聚類密度不均勻時，聚類間距離相差很大時，聚類質量差。
很多現實的資料集，內在的聚類結構不能夠通過全域性的密度引數來描述，資料空間中不同區域的聚類需要不同的區域性密度。
為了克服使用全域性引數的缺點，optics演算法並不顯示的產生結果類簇，而是為聚類分析生成乙個簇排序。即輸出資料集合d中各元素的乙個有序排列，以及每個元素的兩個屬性值：核心距離，可達距離。
太懶了，不想碼了
一年前學習的，總結的筆記太多了，圖又難畫上來，嗯~~需要學習的聯絡我筆記。q1440528444
基於密度的聚類之Dbscan演算法
該演算法利用基於密度的聚類的概念，即要求聚類空間中的一定區域內所包含物件 點或其他空間物件 的數目不小於某一給定閾值。dbscan演算法的顯著優點是聚類速度快且能夠有效處理雜訊點和發現任意形狀的空間聚類。但是由於它直接對整個資料庫進行操作且進行聚類時使用了乙個全域性性的表徵密度的引數，因此也具有兩個...
DBSCAN基於密度的聚類演算法
1.密度 密度指的是在某距離內含有物件的最小數目。2.核心物件 如果乙個物件的eps鄰域內至少包含minpt個物件，則稱該物件是核心物件。3.直接密度可達 給定乙個物件集合d，如果p在q的eps鄰域內，並且q是乙個核心物件，則p是從q直接密度可達的。如下圖所示 eps可以想象為乙個超球體的半徑，mi...
基於密度的聚類演算法DBSCAN
可以發現，密度可達是直接密度可達的傳遞閉包，並且這種關係是非對稱的。密度相連是對稱關係。dbscan目的是找到密度相連物件的最大集合。eg 假設半徑 3，minpts 3，點p的e領域中有點,點m的e領域中有點,點q的e領域中有點,點o的e領域中有點,點s的e領域中有點.那麼核心物件有p,m,o,s...