机器学习实战——密度聚类算法
机器学习实战——密度聚类算法 1 密度聚类 2 sklearn中的实现 1 密度聚类 密度聚类假设聚类结构能够通过样本分布的密集程度确定，通常情形下，密度聚类算法从样本密度的角度来考察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获得最终的聚类结果。 DBSCAN 是一种很典型的密度聚类算法，给定领域参数的半径为 e ，最小样本点为 MinPts 。该算法中几个较重要的概念如下： e 邻域：
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