黄粱梦醒
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机器学习密度聚类

10.4 密度聚类

密度聚类则是基于密度的聚类，它从样本分布的角度来考察样本之间的可连接性，并基于可连接性（密度可达）不断拓展疆域（类簇）。其中最著名的便是DBSCAN算法，首先定义以下概念：

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简单来理解DBSCAN便是：找出一个核心对象所有密度可达的样本集合形成簇。首先从数据集中任选一个核心对象A，找出所有A密度可达的样本集合，将这些样本形成一个密度相连的类簇，直到所有的核心对象都遍历完。DBSCAN算法的流程如下图所示：

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