机器学习之密度聚类算法

        基于密度的聚类算法假设聚类结构能够通过样本分布的紧密程度确定，以数据集在空间分布上的稠密程度为依据进行聚类，即只要一个区域中的样本密度大于某个阈值，就把它划入与之相近的簇中。         密度聚类从样本密度的角度进行考察样本之间的可连接性，并由可连接样本不断扩展直到获得最终的聚类结果。这类算法可以克服K-means、BIRCH等只适用于凸样本集的情况。         常用的密

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