聚类算法（三）——基于密度的聚类算法（以 DBSCAN 为例）

      上一篇博客提到 K-kmeans 算法存在好几个缺陷，其中之一就是该算法无法聚类哪些非凸的数据集，也就是说，K-means 聚类的形状一般只能是球状的，不能推广到任意的形状。本文介绍一种基于密度的聚类方法，可以聚类任意的形状。       基于密度的聚类是根据样本的密度分布来进行聚类。通常情况下，密度聚类从样本密度的角度出来，来考查样本之间的可连接性，并基于可连接样本不断扩展聚类簇，以

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