dbscan演算法
核心物件:若某個點的密度達到演算法設定的閾值則其為核心點。(即 r 鄰域內點的數量不小於 minpts)
ε-鄰域的距離閾值:設定的半徑r
直接密度可達：若某點p在點q的 r 鄰域內,且q是核心點則p-q直接密度可達。
密度可達：若有乙個點的序列q0、q1、...qk,對任意qi-qi-1是直接密度可達的,則稱從q0到qk密度可達,這實際上是直接密度可達的「傳播」。就像傳銷一樣，發展下線。
密度相連：若從某核心點p出發,點q和點k都是密度可達的,則稱點q和點k是密度相連的。
邊界點：屬於某乙個類的非核心點,不能發展下線了
雜訊點：不屬於任何乙個類簇的點,從任何乙個核心點出發都是密度不可達的，也叫離群點。
工作流程
給定：引數d：輸入資料集
引數ε：指定半徑
minpts：密度閾值（比如5）
引數選擇:
半徑ε,可以根據k距離來設定：找突變點
k距離：給定資料集p=,計算點p(i)到集合d的子集s中所有點之間的距離,距離按照從小到大的順序排序,d(k)就被稱為k-距離。
minpts:：k-距離中k的值,一般取的小一些,多次嘗試
優勢:
劣勢:
機器學習之DBSCAN聚類
coding utf 8 created on wed nov 28 18 50 57 2018 author muli import numpy as np from sklearn.datasets.samples generator import make blobs from sklearn...
機器學習 密度聚類演算法 DBSCAN
1.密度聚類 基於密度的聚類演算法由於能夠發現任意形狀的聚類，識別資料集中的雜訊點，可伸縮性好等特點，在許多領域有著重要的應用。密度演算法概念 1 如果乙個資料點周圍足夠稠密，也就是以這個點為中心，給定半徑的鄰域內的資料點足夠多，密度大於密度閾值 使用者指定的引數minpts 則稱這個資料點為核心資...
機器學習 學習筆記 DBSCAN密度聚類
dbscan密度聚類演算法是一種基於密度的聚類演算法 dbscan密度聚類演算法將資料點分為三類 演算法過程 import numpy as np from sklearn.cluster import dbscandbscan主要引數 import numpy as np import sklea...