机器学习-聚类之DBSCAN原理
基本概念：（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise） 核心对象：若某个点的密度达到算法设定的阈值则其为核心点。 （即r 邻域内点的数量不小于minPts） 参数ϵ：领域内半径r 直接密度可达：若某点p在点q的r 邻域内，且q是核心点则p-q直接密度可达。 密度可达：若有一个点的序列q0、q1、…qk，对任意相临两点是直
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