python实现DBSCAN

DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，在Python中可以使用sklearn库来实现。DBSCAN算法通过定义邻域和最小样本数两个参数来确定密度，从而将数据集划分成不同的聚类。首先，算法会选择一个未访问的样本点，并找到它的邻域内的所有样本点。如果邻域内的样本点数量大于等于最小样本数，那么这些样本点就会被划分为一个簇。如果邻域内的样本点数量小于最小样本数，那么该样本点就会被标记为噪声点。然后，算法会继续迭代地处理未访问的样本点，直到所有样本点都被访问过为止。最后，算法会返回找到的所有簇的结果。通过使用sklearn库中的DBSCAN类，我们可以轻松地实现DBSCAN算法，并对生成的数据集进行聚类，并将结果进行图形化展示。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python实现DBSCAN并图形化展示结果](https://download.csdn.net/download/x591801194/12043238)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Python 实现DBSCAN 算法](https://blog.csdn.net/IMWTJ123/article/details/88989401)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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