文件名称:
Python聚类算法之DBSACN实例分析
开发工具:
文件大小: 60kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-25
详细说明：本文实例讲述了Python聚类算法之DBSACN。分享给大家供大家参考，具体如下：
DBSCAN：是一种简单的，基于密度的聚类算法。本次实现中，DBSCAN使用了基于中心的方法。在基于中心的方法中，每个数据点的密度通过对以该点为中心以边长为2*EPs的网格(邻域)内的其他数据点的个数来度量。根据数据点的密度分为三类点:
核心点：该点在邻域内的密度超过给定的阀值MinPs。
边界点：该点不是核心点，但是其邻域内包含至少一个核心点。
噪音点：不是核心点，也不是边界点。
有了以上对数据点的划分，聚合可以这样进行：各个核心点与其邻域内的所有核心点放在同一个簇中，把边界点跟其邻域内的某个核心点放在同一个
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