机器学习之密度聚类及代码示例
1、密度聚类 密度聚类的思想，在于经过计算样本点的密度的大小来实现一个簇/类别的造成，样本点密度越大，越容易造成一个类，从而实现聚类。python 密度聚类算法能够克服基于距离的聚类算法只能发现凸型集合的缺点，其可根据密度的分布发现任意形状的聚类，且对噪声数据不敏感。web 因密度聚类算法需计算每一个样本点附件的样本密度，所以计算复杂度比较大。算法 2、DBSCAN算法 DBSCAN（Densit
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