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【算法原理】聚类算法之DBSCAN

基于密度的聚类算法：DBSCAN

  1. 需要预先确定的两个参数分别是：“影响半径”和“影响阈值”
  2. 优点是：不需要像kmeans一样事先确定k值，适应非常规型数据，可以用来发现异常值（离群点）
  3. 缺点是：还是需要事先确定两个参数
  4. 理解关键：类似于传销发展下线或者部落扩张
  5. 原理示意图：【算法原理】聚类算法之DBSCAN_第1张图片
  6. DBSCAN可视化展示

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