以質點為圓心，以半徑r畫圓，圓圈中的點個數有木有達到設定的閾值，半徑r需要自己指定。
與k-means不同，不用設定k值但其他的引數(r，minpts)設定依然是乙個問題。
直接密度可達是指：以q為圓心，在半徑為r的圓內點p，叫直接密度可達。
密度可達是指：以q0為圓心，在半徑為r的圓內點q1。再以q1為圓心，在半徑為r的圓內點q2。q2與q0就是密度可達但不是直接密度可達。即以乙個乙個的圓，基於直接密度可達去找密度可達。
邊界點是指：通過密度可達，找點最邊緣的乙個點時，以這個點為圓心，半徑r內木有點的情況，稱這個圓心點為邊界點。
dbscan非常適合做一些異常檢測和離群點檢測的任務。
基於距離按照從小到大排好序的集合，找集合中相鄰兩點數值相差大的點(突變點)，突變點前面的那個點的值為前半部分點的k-距離。很難一次性選準，需要經常觀察得到
dbscan演算法中 引數的意義 DBSCAN演算法
簡單的說就是根據乙個根據物件的密度不斷擴充套件的過程的演算法。乙個物件o的密度可以用靠近o的物件數來判斷。學習dbscan演算法，需要弄清楚幾個概念 一 基本概念 1.2.minpts 領域密度閥值 物件的 3.核心物件 如果物件o 4.直接密度可達 如果物件p在核心物件q的 5.密度可達 在dbs...
聚類演算法 DBScan演算法
對演算法的用例是在spark平台對學生上網記錄處理的乙個例項，參考位址見github上的dbscan演算法運用例項 先考慮乙個問題，對下左圖中的資料集合怎麼聚類？對右圖的無規則的資料集合又該如何聚類？鄰域半徑 radius 以當前物件為核心確定密度區域範圍時引用的長度，二維平面中就指以當前物件為圓心...
聚類演算法 DBSCAN
dbscan 是一種簡單的，基於密度的聚類演算法。本次實現中，dbscan 使用了基於中心的方法。在基於中心的方法中，每個資料點的密度通過對以該點為中心以邊長為 2 eps 的網格 鄰域 內的其他資料點的個數來度量。根據資料點的密度分為三類點 1 核心點 該點在鄰域內的密度超過給定的閥值 minps...