十有久诚
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机器学习：DBSCAN算法(效果比K-means好)

基本概念

机器学习：DBSCAN算法(效果比K-means好)_第1张图片

核心对象：以点为圆心半径为r的圆，如果圈里面的样本点大于给定的阈值(minPts)，那么这个点就叫做核心点

直接密度可达：点p在q为圆心的圆内

密度可达：

机器学习：DBSCAN算法(效果比K-means好)_第2张图片

p1与p2直接密度可达，p2与p3直接密度可达，所以p1与p3被称为密度可达

机器学习：DBSCAN算法(效果比K-means好)_第3张图片

边界点：

机器学习：DBSCAN算法(效果比K-means好)_第4张图片

以p1为核心点的圈含p2，p2自己为核心点也有对应圈，并且圈内有点p3，同样p3也有以p3为核心点的圈，并且有点p4，这说明点p1，p2，p3是可以发展下去的点(我认为可以理解成以之前圈住点为圆心画圈不断圈住新的点)

但是p4就不行了，因为以p4为核心点的圈内没有其他样本点或者说样本点的个数少于规定的阈值MinPts，没有继续“发展”下去

机器学习：DBSCAN算法(效果比K-means好)_第5张图片

工作流程

算法

需要输入的数据

参数D：输入数据集

参数：指定半径

MinPts：密度阈值

机器学习：DBSCAN算法(效果比K-means好)_第6张图片

如何选择参数，基本上都是不断尝试

机器学习：DBSCAN算法(效果比K-means好)_第7张图片

优势和劣势

可视化展示

Visualizing DBSCAN Clustering

Gaussian Mixture

机器学习：DBSCAN算法(效果比K-means好)_第8张图片

机器学习：DBSCAN算法(效果比K-means好)_第9张图片

如下图所示，调大半径epsilon之后，离群点就变小了

如果想用DESCAN算法找离群点，可以考虑将半径调小

机器学习：DBSCAN算法(效果比K-means好)_第10张图片

Smiley Face

机器学习：DBSCAN算法(效果比K-means好)_第11张图片

Packed Circles

但对于这种密集区域此时，DBSCAN分类就不如K-means

半径小了，就出现分类很多的情况；半径大了，就出现分类只有一两个的情况，还不如直接K-means直接给定分类的类别

机器学习：DBSCAN算法(效果比K-means好)_第12张图片

机器学习：DBSCAN算法(效果比K-means好)_第13张图片

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        时间过得真快啊，转眼就到了Oracle学习笔记的最后个章节了，通过前面七章的学习大家应该对Oracle编程有了一定了了解了吧，这东东如果一段时间不用很快就会忘记了，所以我会把自己学习过的东西做好详细的笔记，用到的时候可以随时查找，马上上手！希望这些笔记能对大家有些帮助！     这是第八章的学习笔记，学习完第七章的子程序和包之后
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