【机器学习】基于密度的聚类DBSCAN

其余机器学习系列文章见于专题：机器学习进阶之路——学习笔记整理，欢迎你们关注。html 1. 密度聚类   密度聚类假设聚类结构可以经过样本分布的紧密程度肯定，其主要思想是：经过样本之间是否紧密相连来判断样本点是否属于同一个簇。web   这类算法能克服基于距离的算法（如K-Means）只能发现凸聚类的缺点，能够发现任意形状的聚类，且对噪声数据不敏感，但计算密度大暖的计算复杂度大，须要创建空间索引

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