机器学习 --- DBSCAN
时间: 2023-10-29 10:06:47 浏览: 110
DBSCAN是一种密度聚类算法,可以用于机器学习中的聚类问题。该算法不需要预先设定簇的个数,能够发现任意形状的簇,并且对噪音点不敏感,因此也常用来寻找异常数据。其原理是基于密度的,即将密度相连的点划分到同一簇中,而密度较小的点则被视为噪声或边缘点。DBSCAN算法的主要流程包括建立点之间的距离矩阵,找到核心对象,找到相邻点及簇的扩展等几个步骤。在机器学习中,我们可以使用Python中的sklearn库来实现DBSCAN算法的应用,例如对于make_moons数据集的聚类问题。
--相关问题--:
阅读全文