DBSCAN sklearn

DB是一种常用的聚类算法，在sklearn中可以使用DBSCAN类来实现。它的构造函数为DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5, metric='euclidean', metric_params=None, algorithm='auto', leaf_size=30, p=None, n_jobs=None)。

在sklearn的实例中，我们可以使用make_circles函数生成同心圆作为测试数据，然后使用DBSCAN和KMeans对这些数据进行聚类。通过DBSCAN的fit方法和KMeans的fit方法对数据进行聚类，然后使用scatter函数将结果可视化。

DBSCAN算法除了在sklearn中有实现外，还可以在其他常用的点云模块中找到，例如Open3d数据滤波和点云分割。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [sklearn机器学习之DBSCAN聚类](https://blog.csdn.net/m0_37816922/article/details/128590146)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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