白马负金羁
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密度聚类之DBSCAN算法详解

我们在之前文章《K-means算法原理与R语言实例 》中介绍过著名的k-means聚类算法。通常，利用k-means算法进行聚类时需要事先知道cluster的个数，也就是k值。本文要介绍的基于密度聚类的算法却可以在无需事先获知聚类个数的情况下找出不规则（oddly-shaped）的cluster。

密度聚类之DBSCAN算法详解_第1张图片

密度聚类的基本思想是：

  • Clusters are dense regions in the data space, separated by regions of lower object density
  • A cluster is defined as a maximal set of density connected points

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