![dbscan聚類步驟]( "dbscan聚類步驟")
- 主要分成2步：1、尋找核心點形成臨時聚類簇。掃描全部樣本點，如果某個樣本點R半徑範圍內點數目>=MinPoints，則將其納入核心點列表，並將其密度直達的點形成對應的臨時聚類簇。2、合併臨時聚類簇得到聚類簇。對於每一個臨時聚類簇，檢查其中的點是否為核心點，如果是，將該點對應的...
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![dbscan算法屬於什麼類型的聚類算法]( "dbscan算法屬於什麼類型的聚類算法")
- DBSCAN全稱是Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise是一種基於密度的聚類算法，所謂密度，就是説樣本的緊密程度對應其類別，屬於同一個cluster的樣本是緊密相連的。DBSCAN的聚類過程就是根據核心點來推導出最大密度相連的樣本集合，首先隨機尋找一個核心樣本點...
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