机器学习实战（四）—密度聚类算法DBSCAN

DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一个出现得比较早（1996年），比较有代表性的基于密度的聚类算法。算法的主要目标是相比基于划分的聚类方法和层次聚类方法，需要更少的领域知识来确定输入参数；发现任意形状的聚簇；在大规模数据库上更好的效率。DBSCAN能够将足够高密度的区域划分成簇，并能在具有噪声的空

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